Классификация сообщений наркозависимых в социальных сетях с помощью нейросетей

Исследование представляет анализ публикаций из групп наркозависимых людей. Цель работы: построить высокоточную нейросетевую модель для автоматического распознавания публикаций из групп наркозависимых, и при помощи получившейся программы определить отличительные особенности таких текстов. В ходе работы, мы обучили две модели для обработки естественного языка, Bag-of-Words и Word Embeddings, сравнили их результаты, оптимизировали параметры и определили лучшую модификацию со средней точностью 97%. Мы протестировали несколько публикаций социальной сети ВКонтакте, которых не было в обучающей выборке, и пришли к выводу о том, что в группах наркозависимых пользователи склонны описывать свое психическое или физическое состояние с целью получить от подписчиков онлайн-сообществ помощь или совет. Мы планируем создать классификатор публичных страниц на базе нашей модели, который позволит автоматически находить подобные страницы и, например, предлагать авторам таких публикаций помощь экспертов.