Інформаційна система аналізу тональності тексту

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню, архітектурному проєктуванню та програмній реалізації інформаційної системи аналізу тональності тексту. У роботі здійснено аналіз предметної області, який виявив потребу в розробленні локального програмного забезпечення для опрацювання україномовного та англомовного контенту. Спроєктована система TextSelekt поєднує методи машинного навчання та лексиконний підхід. Розроблено 16-фазний конвеєр обробки мови. Реалізовано функціонал обробки документів у форматах TXT, DOCX та PDF. Програмний комплекс побудовано з використанням Python, FastAPI та React, із збереженням даних у SQLite. Створено механізми кешування (LRU) і дедуплікації (SHA-256) запитів. Розроблено інтерфейс із динамічним підсвічуванням тексту та автоматичною генерацією PDF-звітів. Отримані результати можуть бути застосовані в медіа-моніторингу, маркетингових дослідженнях та соціологічних опитуваннях.

The qualification work is devoted to the research, architectural design, and software implementation of an information system for text sentiment analysis. The work analyzes the subject area, identifying the need to develop local software for processing Ukrainian and English content. The designed TextSelekt system combines machine learning methods and a lexicon approach. A 16-phase natural language processing pipeline was developed. Functionality for processing documents in TXT, DOCX, and PDF formats was implemented. The software complex is built using Python, FastAPI, and React, with data stored in SQLite. Request caching (LRU) and deduplication (SHA-256) mechanisms were created. An interface with dynamic text highlighting and automatic PDF report generation was developed. The obtained results can be applied in media monitoring, marketing research, and sociological surveys.