<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Системний аналіз методів векторизації для моделювання емоційної тональності текстових відгуків

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorБілецька, М. В.uk
dc.contributor.authorЖуков, С. О.uk
dc.contributor.authorBiletska, M.en
dc.contributor.authorZhukov, S. O.en
dc.titleСистемний аналіз методів векторизації для моделювання емоційної тональності текстових відгуківuk
dc.date.issued2026
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationБілецька М. В., Жуков С. О. Системний аналіз методів векторизації для моделювання емоційної тональності текстових відгуків // 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/29149.uk
dc.relation.ispartofМатеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29149
dc.identifier.udc004.85:004.912
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/53405
dc.description.abstractРобота присвячена системному аналізу методів векторизації текстових даних для задач класифікації емоційної тональності. Проведено дослідження ефективності статистичного підходу Bag-of-Words та лінійного методу TF-IDF у поєднанні з логістичною регресією та наївним баєсівським класифікатором. На основі аналізу відгуків Amazon Books визначено вплив методів зважування ознак на точність прогнозів та швидкість навчання моделей. Розроблений підхід демонструє високу ефективність у виявленні користувацьких настроїв завдяки оптимізації розріджених матриць даних.uk
dc.description.abstractThe paper is devoted to the system analysis of text data vectorization methods for sentiment classification tasks. The effectiveness of the Bag-of-Words statistical approach and the TF-IDF linear method in combination with Logisticen
dc.subjectсистемний аналізuk
dc.subjectаналіз тональностіuk
dc.subjectвекторизація текстуuk
dc.subjectTF-IDFen
dc.subjectBag-of-Wordsen
dc.subjectлогістичнарегресіяuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectобробка природної мовиuk
dc.subjectsystem analysisen
dc.subjectsentiment analysisen
dc.subjecttext vectorizationen
dc.subjectlogistic regressionen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectnatural language processingen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesMatplotlib Pyplot Documentation. 2025 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://matplotlib.org/3.5.3/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.htmluk
dc.relation.referencesAmazon Books Reviews. 2022 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/datasets/mohamedbakhet/amazon-books-reviewsuk
dc.relation.referencesSentiment Analysis. 2025 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/code/mariana65/sentimentanalysis/uk
dc.relation.referencesВ. Б. Мокін, М. В. Дратований. Наука про дані: машинне навчання та інтелектуальний аналіз даних — Вінниця, ВНТУ, 2024. – 258 с.uk
dc.relation.referencesBag-of-words vs TF-IDF. 2025 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.geeksforgeeks.org/nlp/bag-of-wordsvs-tf-idf/uk
dc.date.accessioned2026-09-03T10:40:50Z
dc.date.available2026-09-03T10:40:50Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
29149.pdf
Розмір:
545,19 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис:
Завантажити

Зібрання

Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)