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

Розпізнавання емоцій в україномовних текстових повідомлен-нях на основі трансформерних моделей

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

У роботі розглянуто підхід до застосування трансформерних моделей для розпізнавання емоцій в україномовних текстових повідомленнях. Запропоновано поєднання попередньої обробки текстових даних, формування україномовного корпусу, донавчання багатомовної трансформерної моделі та подальшої інтеграції результатів класифікації з AI-асистентом. Основну увагу приділено доцільності використання трансформерних архітектур для врахування контексту, семантики та мовних особливостей українських повідомлень у соціальних мережах.
The paper considers an approach to applying transformer models for emotion recognition in Ukrainian-language text messages. The proposed approach combines text preprocessing, Ukrainian-language corpus formation, fine-tuning of a multilingual transformer model, and further integration of classification results with an AI assistant. Special attention is paid to the feasibility of using transformer architectures to capture context, semantics, and language-specific features of Ukrainian messages in social networks.

Опис

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Озеранський В. С. Розпізнавання емоцій в україномовних текстових повідомлен-нях на основі трансформерних моделей // 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/29589.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (4)

  1. Plaza-del-Arco F. M., Curry A. C., Hovy D. Emotion Analysis in NLP: Trends, Gaps and Roadmap for Future Directions. URL: https://arxiv.org/abs/2403.01222 (дата звернення: 18.05.2026).
  2. Ekman P. An Argument for Basic Emotions // Cognition and Emotion. 1992. Vol. 6, No. 3-4. P. 169-200. URL: https://www.paulekman.com/wp-content/uploads/2013/07/An-Argument-For-Basic-Emotions.pdf (дата звернення: 18.05.2026).
  3. Mohammad S. M., Turney P. D. Crowdsourcing a Word-Emotion Association Lexicon // Computational Intelligence. 2013. URL: https://arxiv.org/abs/1308.6297 (дата звернення: 18.05.2026).
  4. Demszky D., Movshovitz-Attias D., Ko J., Cowen A., Nemade G., Ravi S. GoEmotions: A Dataset of Fine-Grained Emotions // Proceedings of ACL. 2020. P. 4040-4054. Пронюк Олександр Вадимович — студент групи 1КН-25м, факультет інтелектуальних інформаційних технологій та автоматизації, Вінницький національний технічний університет, Вінниця, e-mail: aleksandrpronyk@gmail.com