Возможности больших языковых моделей при анализе тональности русских парфюмерных потребительских отзывов с неочевидной оценкой

Возможности больших языковых моделей при анализе тональности русских парфюмерных потребительских отзывов с неочевидной оценкой

Долматова О.В. (ПГУ, Пятигорск, Россия)

Аннотация

В работе рассматривается возможность анализа тональности неочевидных по передаваемой эмоции потребительских отзывов на парфюмерную продукцию. Применялись две большие языковые модели Alice AI (разработчик – Яндекс) и GigaChat (разработчик – ПАО „Сбербанк“). Выбор указанных моделей продиктован их способностью предлагать обратную связь, указывая на мотивы предпочтений. Материал исследования составили отзывы на парфюм на платформе fragrantica.ru. Целью работы представляется выявление особенностей сентимент-анализа большими языковыми моделями на материале отзывов без четких индикаторов эмоционального состояния. Полученные в ходе эксперимента результаты позволяют сделать вывод о наличии некоторых устойчивых схем анализа тональности.

Ключевые слова

большие языковые модели; языковая модель Alice AI; языковая модель GigaChat; анализ тональности; потребительский отзыв.

Издание

Труды Института системного программирования РАН, том 38, вып. 3, часть 1, 2026, стр. 197-208.

ISSN 2220-6426 (Online), ISSN 2079-8156 (Print).

DOI: 10.15514/ISPRAS-2026-38(3)-12

Для цитирования

Долматова О.В. Возможности больших языковых моделей при анализе тональности русских парфюмерных потребительских отзывов с неочевидной оценкой. Труды Института системного программирования РАН, том 38, вып. 3, часть 1, 2026, стр. 197-208. DOI: 10.15514/ISPRAS-2026-38(3)-12.

Полный текст статьи в формате pdf Вернуться к содержанию тома