Разработка методики автоматического детектирования признаков суггестии в русскоязычных рекламных текстах на основе правил и нейросетевых технологий

В современном мире сфера маркетинга активно развивается, количество онлайн-рекламы увеличивается с каждым годом. По статистике в 2023 году рост рынка интернет-рекламы составил примерно 30% относительно предыдущего года, а в 2024 году ожидается рост на 19-26%. Такой быстрый прирост количества рекламы связан в первую очередь с ее эффективностью, которая достигается путем использования различных манипулятивных и суггестивных приемов. Специалисты по написанию рекламных текстов используют средства внушения на разных уровнях языка, чтобы влиять на потребительское поведение. Лингвистам часто приходится анализировать тексты и детектировать внушение вручную. Однако выявление средств суггестии и определение степени суггестивности текста требуют значительных человеческих ресурсов. Современные методы компьютерной лингвистики, такие, как обработка естественного языка, методы машинного обучения и методы глубокого обучения, позволяют решить эту проблему. Именно поэтому разработка метода автоматической детекции суггестии является актуальной задачей. Целью исследования является разработка методики автоматического детектирования суггестии в русскоязычной рекламе. Из поставленной цели вытекают следующие задачи: изучить существующие автоматические способы детекции суггестивных признаков, разработать методику детекции суггестии, автоматически собрать и обработать массив рекламных текстов, сравнить автоматические методы извлечения каждого суггестивного признака и выбрать наилучший способ, получить значимость каждого из суггестивных признаков на основе оценок экспертов, получить метрику оценки суггестивности рекламного текста, создать Web-интерфейс для извлечения признаков внушения и определения суггестивности текста, осуществить, согласно выбранной классификации средств суггестии, лингвистический анализ ошибок автоматического детектирования внушения.