The object of research, development or design (in Russian) : тексты на казахском языке, модели и методы обработки естественного языка

The object of research, development or design (in Kazakh) : қазақ тіліндегі мәтіндер, табиғи тілді өңдеу моделдері мен әдістері

Aim of work (in Russian) : Разработка моделей и методов распознавания эмоций в казахскоязычных текстах для определения настроения пользователей в социальных сетях.

Aim of work (in Kazakh) : Әлеуметтік желілердегі қолданушылардың көңіл-күйін анықтау үшін қазақтілді мәтіндердегі эмоцияны тану модельдері мен әдістерін әзірлеу.

Методы исследования (на русском) : Анализ текстовых данных на казахском языке для построения правил определения сентимента и эмоции, методы обработки естественного языка.

Методы исследования (на казахском) : Эмоция мен сентиментті анықтауға ережелер тұрғызу үшін қазақша мәтіндік деректерді талдау, табиғи тілді өңдеу әдістері.

Obtained results and novelty (in Russian) : Разработаны модели и процессор для лингвистического анализа казахских эмоциональных текстов. Построены правила определения тональности текста и классификации основных эмоций. Опубликовано 2 (две) статьи в рецензируемых журналах в базах данных Web of Science и/или Scopus (в том числе 1 (одна) статья, запланированная на 2026 год), 4 (четыре) статьи в трудах международных конференций. Получено заранее 1 (одно) авторское свидетельство, запланированное на 2026 год. Проведена апробация научных результатов. Создан прототип первого многоуровневого лингвистического процессора для распознавания эмоций в казахском языке. Построены набор правил классификации эмоций, адаптированных к морфологическим и семантическим особенностям казахского языка. Полученные результаты закладывают научную основу для развития технологии распознавания эмоций и анализа тональности, как нового направления в области обработки естественного языка (NLP) на казахском языке.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Қазақ тілді эмоциялы мәтіндерді лингвистикалық талдау модельдері мен процессор әзірленді. Мәтіннің реңкін анықтау және негізгі эмоцияларды классификациялау ережелері тұрғызылды. Web of Science және/немесе Scopus базаларында рецензияланатын журналдарда 2 (екі) мақала (оның ішінде 1 (бір) мақала 2026 жылға жоспарланған), халықаралық конференциялар жинақтарында 4 (төрт) мақала жарияланды. 2026 жылға жоспарланған 1(бір) авторлық куәлік алдын ала алынды. Ғылыми нәтижелердің апробациясы жүргізілді. Қазақ тіліндегі эмоцияны тануға арналған алғашқы көпдеңгейлі лингвистикалық процессордың прототипі құрылды. Эмоция классификациясы үшін қазақ тілінің морфологиялық және семантикалық ерекшеліктеріне бейімделген ережелер жиынтығы құрылды. Алынған нәтижелер қазақ тіліндегі табиғи тілді өңдеу (NLP) саласында эмоцияны тану және сентимент талдау технологиясын дамытуға ғылыми негіз қалады.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Разработаны модели и процессор для лингвистического анализа казахских эмоциональных текстов. Построены правила определения тональности текста и классификации основных эмоций. Подготовлены прототипы решений на уровне моделей и процессоров. Опубликовано 2 (две) статьи в рецензируемых журналах и сделано 4 (четыре) доклада на международных конференциях. В проекте задействованы 4 PhD, из них 3 PhD по специальности "Информатика", 1 PhD по специальности «6D011700- Казахский язык и литература», 1 магистрант, 1 инженер- программист и другие специалисты имеющие заделы на теме проекта.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Қазақ тілді эмоциялы мәтіндерді лингвистикалық талдау модельдері мен процессор әзірленді. Мәтіннің реңкін анықтау және негізгі эмоцияларды классификациялау ережелері тұрғызылды. Модельдер мен процессорлар деңгейінде прототиптік шешімдер дайындалды. Рецензияланатын журналдарда 2 (екі) мақала жарияланып, халықаралық конференцияларда 4 (төрт) баяндама жасалды. Жобаға 4 PhD, оның ішінде "Информатика" мамандығы бойынша 3 PhD, "6D011700-Қазақ тілі мен әдебиеті" мамандығы бойынша 1 PhD, 1 магистрант, 1 инженер- программист және жоба тақырыбына қатысы бар басқа да мамандар қатысады.

Level of implementation (in Russian) : Не требует внедрения.

Level of implementation (in Kazakh) : Енгізуді қажет етпейді.

Efficiency (in Russian) : Разработанные методы используются для автоматического анализа казахскоязычных текстов в социальных сетях и определения настроения пользователей. Технология распознавания эмоций позволяет повысить качество интеллектуальных систем и цифровых сервисов на казахском языке. Научный потенциал и опыт молодых учёных, участвующих в проекте, возросли, а полученные результаты могут быть использованы в системах обработки естественного языка и будущих прикладных проектах.

Efficiency (in Kazakh) : Әзірленген әдістер әлеуметтік желілердегі қазақтілді мәтіндерді автоматты талдау мен пайдаланушылардың көңіл-күйін анықтауда қолданылады.​ Эмоцияны тану технологиясы қазақ тіліндегі интеллектуалды жүйелер мен цифрлық сервистердің сапасын арттыруға мүмкіндік береді. Жобаға қатысқан жас ғалымдардың ғылыми әлеуеті мен тәжірибесі артты, сонымен қатар нәтижелер табиғи тілді өңдеу жүйлерінде және болашақ қолданбалы жобаларда пайдаланылуы мүмкін.

Field of application (in Russian) : Инженерия и технологии, цифровые технологии, искусственный интеллект, в том числе в системах обработки естественного языка, могут использоваться в качестве инструмента для анализа настроений, эмоций в обществе.

Field of application (in Kazakh) : Инженерия және технология, цифрлық технологиялар, жасанды интеллект, оның ішінде табиғи тілді өңдеу жүйлерінде қоғамдағы көңіл- күйді, эмоцияларын талдау құралы ретінде қолданыла алады.