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)

Tytuł:	Ефективність різних підходів сентимент-аналізу у дослідженні соціальних мереж
Inne tytuły:	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].
Część publikacji:	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
Konferencja/wydarzenie:	ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Journal/kolekcja:	Матеріали ⅩⅣ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Data wydania:	11-gru-2025
Date of entry:	19-lut-2026
Wydawca:	ФОП Паляниця В.А. PE Palianytsia V.A.
Place edycja:	Тернопіль Ternopil
Zakresu czasowego:	11-12 грудня 2025 11-12 December 2025
UDC:	004.912.2 316.774
Strony:	3
Zakres stron:	230-232
Główna strona:	230
Strona końcowa:	232
URI:	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51563
ISBN:	978-614-8751-08-1
Właściciel praw autorskich:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025
Wykaz piśmiennictwa:	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:	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.
Typ zawartości:	Conference Abstract
Występuje w kolekcjach:	ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2025)

Pozycje DSpace są chronione prawami autorskimi