| dc.contributor.author | Трухін, Д. С. | uk |
| dc.contributor.author | Жуков, С. О. | uk |
| dc.contributor.author | Trukhin, D. S. | en |
| dc.contributor.author | Zhukov, S. O. | en |
| dc.date.accessioned | 2026-09-03T10:34:45Z | |
| dc.date.available | 2026-09-03T10:34:45Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.citation | Трухін Д. С., Жуков С. О. Порівняльний аналіз імовірнісних моделей у задачах класифікації тональності // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29066. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/53110 | |
| dc.description.abstract | Роботу присвячено порівняльному дослідженню двох варіантів наївного Байєсівського класифікатора — мультиноміальної (MultinomialNB) та бернулліївської (BernoulliNB) моделей — у задачі автоматичної класифікації тональності текстових відгуків покупців. Реалізовано повний ML-пайплайн на датасеті Amazon | uk |
| dc.description.abstract | The paper is devoted to a comparative study of two variants of the Naive Bayes classifier — Multinomial (MultinomialNB) and Bernoulli (BernoulliNB) models — for automatic sentiment classification of customer reviews. A complete ML pipeline was implemented on the Amazon Reviews dataset: text preprocessing (tokenization, lemmatization, stop-word removal), TF-IDF and binary vectorization with bigrams, and Laplace smoothing parameter tuning via | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29066 | |
| dc.subject | аналіз тональності тексту | uk |
| dc.subject | наївний Байєсівський класифікатор | uk |
| dc.subject | MultinomialNB | en |
| dc.subject | BernoulliNB | en |
| dc.subject | TF-IDF | en |
| dc.subject | обробка природної мови | uk |
| dc.subject | Amazon Reviews | en |
| dc.subject | Python | en |
| dc.subject | Scikit-learn | en |
| dc.subject | sentiment analysis | en |
| dc.subject | Naive Bayes classifier | en |
| dc.subject | MultinomialNB | en |
| dc.subject | BernoulliNB | en |
| dc.subject | TF-IDF | en |
| dc.subject | natural languageprocessing | en |
| dc.subject | Amazon Reviews | en |
| dc.subject | Python | en |
| dc.subject | Scikit-learn | en |
| dc.title | Порівняльний аналіз імовірнісних моделей у задачах класифікації тональності | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.891.3:004.912 | |
| dc.relation.references | Amazon Reviews Dataset. Kaggle, 2021. URL: https://www.kaggle.com/datasets/kritanjalijain/amazon-reviews | en |
| dc.relation.references | Bird S., Klein E., Loper E. Natural Language Processing with Python. O'Reilly Media, 2009. URL: https://www.nltk.org/book/ | en |
| dc.relation.references | Pedregosa F. та ін. Scikit-learn: Machine Learning in Python. Journal of Machine Learning Research. 2011. Vol. 12. P. 2825– 2830 | en |
| dc.relation.references | McCallum A., Nigam K. A Comparison of Event Models for Naive Bayes Text Classification. AAAI-98 Workshop on Learning for Text Categorization. 1998. P. 41–48 | en |
| dc.relation.references | Концевой А., Бісікало О. Моделі глибокого навчання для вирішення задачі класифікації текстової інформації. Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. 2022. Т. 55, № 3. С. 13–20 | uk |
