Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51563

Назва: Ефективність різних підходів сентимент-аналізу у дослідженні соціальних мереж
Інші назви: Effectiveness of various approaches to sentiment analysis in the study of social networks
Автори: Боднар, Д. В.
Липак, Г. І.
Bodnar, D. V.
Lypak, H. I.
Приналежність: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
Бібліографічний опис: 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).
Бібліографічне посилання: 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].
Є частиною видання: 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
Конференція/захід: ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Журнал/збірник: Матеріали ⅩⅣ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Дата публікації: 11-гру-2025
Дата внесення: 19-лют-2026
Видавництво: ФОП Паляниця В.А.
PE Palianytsia V.A.
Місце видання, проведення: Тернопіль
Ternopil
Часове охоплення: 11-12 грудня 2025
11-12 December 2025
УДК: 004.912.2
316.774
Кількість сторінок: 3
Діапазон сторінок: 230-232
Початкова сторінка: 230
Кінцева сторінка: 232
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51563
ISBN: 978-614-8751-08-1
Власник авторського права: © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025
Перелік літератури: 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.
Тип вмісту: Conference Abstract
Розташовується у зібраннях:ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2025)



Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.