Выпускная квалификационная работа: Анализ эмоциональной тональности русскоязычных текстов с использованием цифровых методов в рамках гуманитарных исследований
Факультет: Факультет гуманитарных наук
Программа: Цифровые методы в гуманитарных науках (Магистратура)
Студент: Мезенев Кирилл Андреевич
Научный руководитель: Бадрызлова Юлия Геннадьевна
Год защиты: 2025

Данная магистерская диссертация посвящена разработке и реализации цифровой методологии анализа эмоциональной тональности русскоязычных текстов с использованием современных технологий обработки естественного языка, в частности трансферных языковых моделей, таких как BERT и его адаптации для русского языка — RuBERT. Актуальность исследования обусловлена стремительным ростом объемов текстовой информации в цифровом пространстве и необходимостью её автоматизированного анализа для решения задач гуманитарных и прикладных дисциплин — от социологических и политологических исследований до оценки общественного мнения и репутационного анализа. Целью работы является формирование эффективного инструментария, способного автоматически выявлять и классифицировать эмоционально окрашенные высказывания в различных типах текстов — от новостных публикаций до пользовательских отзывов, постов в социальных сетях и интернет-комментариев. Особое внимание уделяется интерпретации полученных результатов в контексте цифровых гуманитарных наук, что делает предложенный подход не только технически, но и методологически значимым. Исследование сочетает теоретический и прикладной подход. В первой части рассматриваются основные концепции выражения эмоций в языке, теории эмоциональной классификации, а также современные методы анализа тональности — от словарных и статистических до нейросетевых. Вторая часть исследования посвящена практическому тестированию трансферного обучения модели RuBERT на нескольких корпусах русскоязычных текстов: новостных публикациях, отзывах, записях из социальных сетей. В процессе анализа используются такие метрики, как accuracy, F1-score и ROC AUC, а также методы визуализации и интерпретации результатов. Следующая часть работы несет сугубо эмпирический характер и базируется на множестве открытых русскоязычных корпусов: RuSentiment, SentiRuEval, RuTweet, LINIS Crowd, пользовательские обзоры и новостные тексты с Kaggle. Для каждого корпуса проводится статистический и визуальный анализ, включая распределение классов, частотную аналитику, облака слов и прочих важных статистических параметров. Далее осуществляется обучение и тестирование моделей на каждом из датасетов, с последующим построением ансамблей и сравнением производительности моделей (RuBERT-base и RuBERT-large). Оценка качества моделей проводится по метрикам accuracy, F1-score, ROC AUC, с построением confusion matrix и анализом типичных ошибок — например, неверной интерпретации саркастических или многозначных сообщений. Также проводится интерпретация различий в эмоциональной структуре в зависимости от типа источника: социальные сети, новости, отзывы. Уделяется внимание интересным случаям — скрытой негативной окраске, иронии, контекстуальной неоднозначности. Полученные результаты демонстрируют высокую точность моделей и подтверждают возможность применения разработанной методологии в рамках цифровых гуманитарных дисциплин, включая мониторинг общественных настроений, исследование медиадискурса, анализ социальных трендов и автоматическую интерпретацию текстов. Работа вносит вклад как в прикладную лингвистику, так и в методологию цифровых исследований, сочетая технологическую строгость с гуманитарной интерпретативностью. Ключевые слова: анализ тональности, эмоциональная окрашенность текста, трансферное обучение, машинное обучение, ruBERT, цифровые гуманитарные науки, русскоязычные тексты, автоматическая классификация эмоций.',