Анализ тональности в обработке естественного языка работает в несколько этапов: 1

1. Сбор данных. 1 Информация поступает из различных источников, таких как социальные сети, отзывы, новостные статьи и опросы. 1
2. Очистка текста. 1 На этом этапе удаляются нерелевантные элементы, например URL, специальные символы и стоп-слова, которые не имеют значения для анализа. 1
3. Разбиение данных на более мелкие единицы. 1 Это нужно для упрощения анализа. 1 Иногда добавляются дополнительные этапы, такие как стемминг (приведение слов к корню) и лемматизация (приведение слов к их базовой форме). 1
4. Определение тональности. 1 На этом этапе продвинутые алгоритмы или модели машинного обучения анализируют обработанный текст, чтобы классифицировать тональность. 1 Она может быть положительной, отрицательной или нейтральной в зависимости от контекста. 1
5. Представление результатов. 1 Они отображаются в понятной форме, например, в виде отчётов, интерактивных панелей или визуальных графиков. 1

Современные модели анализа тональности используют предобученные нейросети-энкодеры, такие как BERT, которые способны учитывать контекст и взаимосвязь между словами, что особенно важно для сложных текстов. 2