Выпускница сетевой магистратуры Томского государственного университета и Skillfactory «Анализ естественного языка (NLP) в лингвистике и IT» Мария Кутейникова в своей магистерской диссертации исследовала возможности автоматизированного анализа «эмоциональной кривой» художественного текста. В результате с помощью технологий автоматической обработки естественного языка (NLP) и методов машинного обучения создана модель, позволяющая оценивать потенциальную успешность рукописи еще до публикации. Разработка выполнена в сотрудничестве с издательством «Эксмо» и уже интегрируется во внутреннюю систему компании для оптимизации редакторской работы.
С помощью технологий NLP и методов машинного обучения Мария Кутейникова создала такой инструмент. Она адаптировала зарубежные подходы под русскоязычный материал, используя язык программирования Python, библиотеки для обработки текста и машинного обучения, а также модель для анализа эмоций на русском языке.
В итоге был создан локально работающий Python-скрипт с набором модулей для обработки и анализа текста. По словам Марии, проект — первый пример реализации подобной модели в России. В мире существуют исследования по анализу нарратива и предсказанию коммерческого успеха текста, но готовых работающих решений для издательского процесса русскоязычной литературы практически нет.
Сейчас Мария Кутейникова занимается совершенствованием предсказательной модели в рамках стажировки в издательстве «Эксмо». Компания уже ведет работу по интеграции Python-скрипта с набором модулей для обработки и анализа текста в свою систему.
Источник: Новости Томского государственного университета