Социологические исследования показывают, что в 2021 году больше половины россиян читают новости в интернете. Однако, подобная доступность огромного количества новостного материала обуславливает информационный шум и переизбыток информации: в 2017 году количество интернет-изданий увеличилось в 2 раза по сравнению с предыдущим годом; в 2019 году было зарегистрировано примерно на 16% больше СМИ, чем в 2018 году. Большая часть источников чаще всего публикуют материалы негативного характера, так как статьи с подобным содержанием привлекают больше внимания, чем остальные. Многим людям не нравится их читать, так как статьи с подобным содержанием могут пагубно влиять на настроение и продуктивность человека. Всё вышесказанное обуславливает проблему переизбытка информации и проблему настроения новостей. 

Для решения этих проблем будет разработан модуль определения общего настроения новостей, который будет интегрирован в существующий проект NEWS2SUM, являющийся Telegram-ботом, способным отправлять краткие содержания новостных статей, сгенерированные искусственным интеллектом. Данный модуль предназначен для упрощения процесса выбора новостного материала пользователям, так как эмоциональный окрас текста по-разному влияет на каждого отдельного человека, в следствие чего многие имеют свои предпочтения при выборе статей. Таким образом, объединив генерацию аннотаций к статьям и определение эмоционального окраса, конечный продукт позволит читателю за краткое время получать только интересующую его информацию.

После разработки и интеграции нового модуля, вся система будет включать в себя:

• Бота, выполняющий функции агрегатора;
• Парсер текстов источников СМИ;
• Модуль суммаризации;
• Модуль определения общего настроения новостей.

После распространения проекта планируется ввести систему платных подписок, а также рекламу в Telegram-бота. Возможно сотрудничество с интернет-СМИ, а также с другими новостными агрегаторами.

Разработка будет осуществлена на Python (фреймворк PyTorch).

На страницу проекта