Модуль визначення полярності відгуків на платформі Yelp за допомогою LSTM-мережі

Abstract

Метою роботи є розробка програмного модуля для автоматичного визначення позитивної чи негативної полярності текстових відгуків Yelp на основі архітектури LSTM. У дослідженні використано методи попередньої обробки текстів, word embedding, рекурентні нейронні мережі типу LSTM, а також метрики Accuracy, Precision, Recall, F1 та візуалізацію результатів через confusion matrix. Створений модуль продемонстрував точність 90,28 %, F1-міру 0,91 на тестовій вибірці 38 000 відгуків; при додатковій перевірці на 30 реальних рецензіях точність склала 93,33 %. Отримані результати підтверджують ефективність LSTM-підходу для аналізу споживчих настроїв. Модуль може бути інтегрований у системи моніторингу клієнтського досвіду, автоматизовані CRM-платформи та бізнес-аналітику задля оперативного реагування на зміну настроїв споживачів.