Аннотация:В данной работе мы представляем специализированный датасет, с разметкой мнений пользователей о репродуктивном поведении. Мы анализируем особенности распределение оценок «за» и «против» по конкретным аспектам репродуктивного поведения. Созданный датасет используется для решения двух задач классификации: классификации сообщений по релевантности изучаемых тем и позиции автора по той или иной теме. Для классификации сообщений используются классические методы машинного обучения, а также нейросетевая модель BERT. Лучшие результаты классификации в обеих задачах достигаются на основе вариантов модели BERT с использованием в классификации пар предложений — варианты NLI (natural language inference — вывод по тексту) и QA (question-answering— вопросно-ответный подход). Кроме того, созданный датасет позволяет сделать содержательные выводы по вопросам отношения пользователей сети ВКонтакте к вопросам репродуктивного поведения. Выявлено, что феномен сознательной бездетности активно представлен в сети, а многодетность остается слабо распространенной моделью поведения. В рамках пронаталистской политики важно формировать позитивное общественное мнение о родительстве, смягчать дефицит времени у родителей.Ключевые слова и фразы: анализ мнений, BERT, обучение с учителем, демографическая политика, ВКонтакте, репродуктивное поведение.И. Е. Калабихина, Н. В. Лукашевич, Е. П. Банин, К. В. Алибаева, С. М. Ребрей. «Автоматическое извлечение мнений пользователей соци- альных сетей по вопросам репродуктивного поведения». Программные системы: теория и приложения, 2021, 12:4(51), с. 33–63.DOI: 10.25209/2079-3316-2021-12-4-33-63URL: http://psta.psiras.ru/read/psta2021_4_33-63.pdf