ДОСЛІДЖЕННЯ МОЖЛИВОСТЕЙ АВТОМАТИЗОВАНОГО АНАЛІЗУ ТОНАЛЬНОСТІ ТЕКСТІВ ЗА ДОПОМОГОЮ СУЧАСНИХ ВЕЛИКИХ МОВНИХ МОДЕЛЕЙ

Анотація

Мета дослідження. У статті досліджено можливості автоматизованого аналізу політичних коментарів з використанням сучасних великих мовних моделей (LLM). Метою є розробка програмного рішення, яке класифікує текстові коментарі на два рівні: за емоційним забарвленням (позитивне, негативне, нейтральне) та за цільовим об'єктом реакції (подія, автор, стиль публікації, аудиторія). Оцінено ефективність застосування LLM для аналізу тональності політичних коментарів на основі даних з Telegram-каналів. Методологія. Для досягнення мети було розроблено програмний прототип, який здійснює автоматичний аналіз текстів. Прототип використовує два виміри класифікації: емоційний тон і цільовий об'єкт реакції, з урахуванням специфіки політичного контексту. Вхідні дані представляють собою текстові публікації з Telegram-каналів та відповідні користувацькі коментарі, а результати класифікація відбувається за допомогою LLM з використанням підходу few-shot learning. Наукова новизна. Розроблений прототип дозволяє здійснювати багатовимірну класифікацію текстів, що є нестандартним підходом у дослідженні політичного дискурсу, де важливо не лише визначити загальну тональність коментаря, а й з’ясувати, до кого чи до чого направлена реакція. Дослідження також пропонує стратегії покращення результатів класифікації, включаючи інтеграцію динамічних інструкцій та локалізацію навчання на україномовних даних, що може бути важливим кроком для підвищення ефективності використання LLM для політичного контенту в Україні. Висновки. Результати дослідження показали, що LLM мають значний потенціал для виконання багатовимірної класифікації політичних коментарів, однак виявлено і обмеження, зокрема у виявленні сарказму та іронії, а також у роботі з локальними специфічними контекстами. Запропоновані стратегії покращення, такі як адаптація моделі до україномовних даних та використання динамічних підказок, дозволяють підвищити точність результатів. Дослідження підкреслює необхідність адаптації LLM до політичного контексту, зокрема для модерації контенту та соціологічних досліджень. У подальших дослідженнях необхідно зібрати більші та більш збалансовані датасети для більш релевантних та узагальнених результатів роботи розробленого програмного забезпечення.