1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
3. 2025
4. ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2025)

Tittel:	Ефективність різних підходів сентимент-аналізу у дослідженні соціальних мереж
Alternative titler:	Effectiveness of various approaches to sentiment analysis in the study of social networks
Authors:	Боднар, Д. В. Липак, Г. І. Bodnar, D. V. Lypak, H. I.
Affiliation:	Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
Bibliographic description (Ukraine):	Боднар Д. В. Ефективність різних підходів сентимент-аналізу у дослідженні соціальних мереж / Д. В. Боднар, Г. І. Липак // Матеріали ⅩⅣ МНТКМУС „Актуальні задачі сучасних технологій“, 11-12 грудня 2025. — Т. : ФОП Паляниця В.А., 2025. — С. 230–232. — (Комп’ютерно-інформаційні технології та системи зв’язку).
Bibliographic reference (2015):	Боднар Д. В., Липак Г. І. Ефективність різних підходів сентимент-аналізу у дослідженні соціальних мереж // Матеріали ⅩⅣ МНТКМУС „Актуальні задачі сучасних технологій“, Тернопіль, 11-12 грудня 2025. 2025. С. 230–232.
Bibliographic citation (APA):	Bodnar, D. V., & Lypak, H. I. (2025). Efektyvnist riznykh pidkhodiv sentyment-analizu u doslidzhenni sotsialnykh merezh [Effectiveness of various approaches to sentiment analysis in the study of social networks]. Proceedings of the ⅩⅣ International Scientific and Technical Conference of Young Scientists and Students “Current Issues of Modern Technologies”, 11-12 December 2025, Ternopil, 230-232. PE Palianytsia V.A.. [in Ukrainian].
Bibliographic citation (CHICAGO):	Bodnar D. V., Lypak H. I. (2025) Efektyvnist riznykh pidkhodiv sentyment-analizu u doslidzhenni sotsialnykh merezh [Effectiveness of various approaches to sentiment analysis in the study of social networks]. Proceedings of the ⅩⅣ International Scientific and Technical Conference of Young Scientists and Students “Current Issues of Modern Technologies” (Tern., 11-12 December 2025), pp. 230-232 [in Ukrainian].
Is part of:	Матеріали ⅩⅣ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“, 2025 Proceedings of the ⅩⅣ International Scientific and Technical Conference of Young Scientists and Students “Current Issues of Modern Technologies”, 2025
Conference/Event:	ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Journal/Collection:	Матеріали ⅩⅣ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Utgivelsesdato:	11-des-2025
Date of entry:	19-feb-2026
Forlag:	ФОП Паляниця В.А. PE Palianytsia V.A.
Place of the edition/event:	Тернопіль Ternopil
Temporal Coverage:	11-12 грудня 2025 11-12 December 2025
UDC:	004.912.2 316.774
Number of pages:	3
Page range:	230-232
Start page:	230
End page:	232
URI:	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51563
ISBN:	978-614-8751-08-1
Copyright owner:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025
References (Ukraine):	1. Liu, B. Sentiment Analysis and Opinion Mining – Morgan & Claypool Publishers, 2012. 167 с. 2. Taboada, M., et al. Lexicon-based methods for sentiment analysis Computational Linguistics. 011. Vol. 37, No. 2. P. 267–307. 3. Pang, B., Lee, L., & Vaithyanathan, S. Thumbs up?: sentiment classification using machine learning techniques // Proceedings of the ACL-02 conference on Empirical methods in natural language processing (EMNLP). 2002. P. 79–86. 4. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding // Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL). – 2019. – P. 4171–4186. 5. Plutchik, R. A general psychoevolutionary theory of emotion // Emotion: Theory, research, and experience. 1980. Vol. 1. P. 3–33.
References (International):	1. Liu, B. Sentiment Analysis and Opinion Mining – Morgan & Claypool Publishers, 2012. 167 p. 2. Taboada, M., et al. Lexicon-based methods for sentiment analysis Computational Linguistics. 011. Vol. 37, No. 2. P. 267–307. 3. Pang, B., Lee, L., & Vaithyanathan, S. Thumbs up?: sentiment classification using machine learning techniques, Proceedings of the ACL-02 conference on Empirical methods in natural language processing (EMNLP). 2002. P. 79–86. 4. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding, Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL), 2019, P. 4171–4186. 5. Plutchik, R. A general psychoevolutionary theory of emotion, Emotion: Theory, research, and experience. 1980. Vol. 1. P. 3–33.
Content type:	Conference Abstract
Vises i samlingene:	ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2025)

Alle innførsler i DSpace er beskyttet av copyright