Аналіз сучасних методів розпізнавання емоційних станів у текстових повідомленнях

Babiuk, N. P.

Аналіз сучасних методів розпізнавання емоційних станів у текстових повідомленнях

dc.contributor.author	Babiuk, N. P.	en
dc.date.accessioned	2025-08-19T07:54:52Z
dc.date.available	2025-08-19T07:54:52Z
dc.date.issued	2025
dc.description.abstract	This paper analyzes contemporary methods for recognizing emotional states in text messages. It examines lexicon- and rule-based approaches, machine learning methods, as well as deep neural networks and transformers for determining the emotional tone of text. The advantages and disadvantages of these approaches are discussed, and the prospects for further development of text-based emotion recognition systems are outlined.	en
dc.identifier.citation	Катрук К. О., Бабюк Н. П. Аналіз сучасних методів розпізнавання емоційних станів у текстових повідомленнях // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2025/paper/view/23977.	uk
dc.identifier.isbn	978-617-8132-48-8
dc.identifier.udc	004.55
dc.identifier.uri	https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/48674
dc.language.iso	uk_UA	uk_UA
dc.publisher	Вінницький національний технічний університет	uk
dc.relation.ispartof	Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р.	uk
dc.relation.references	Nandwani P., Verma R. A review on sentiment analysis and emotion detection from text / P. Nandwani, R. Verma // Social Network Analysis and Mining. – 2021. – Vol. 11. – Art. 81.	en
dc.relation.references	Chutia T., Baruah N. A review on emotion detection by using deep learning techniques / T. Chutia, N. Baruah // Artificial Intelligence Review. – 2024. – Vol. 57(8). – Art. 203.	en
dc.relation.references	Mohammad S.M., Turney P.D. Crowdsourcing a word–emotion association lexicon / S.M. Mohammad, P.D. Turney // Computational Intelligence. – 2013. – Vol. 29(3). – P. 436–465.	en
dc.relation.references	Devlin J., Chang M.W., Lee K., Toutanova K. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding / J. Devlin, M.-W. Chang, K. Lee, K. Toutanova // Proc. of NAACL-HLT. – 2019. – P. 4171–4186.	en
dc.relation.references	Acheampong F.A., Nunoo-Mensah H., Chen W. Transformer models for text-based emotion detection: a review of BERT-based approaches / F.A. Acheampong, H. Nunoo-Mensah, W. Chen // Artificial Intelligence Review. – 2021. – Vol. 54. – P. 5789–5829.	en
dc.relation.uri	https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2025/paper/view/23977
dc.subject	emotion recognition	en
dc.subject	text messages	en
dc.subject	lexicon-based approach	en
dc.subject	machine learning	en
dc.subject	neural networks	en
dc.subject	transformers	en
dc.title	Аналіз сучасних методів розпізнавання емоційних станів у текстових повідомленнях	uk
dc.type	Thesis

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1

Назва:: 23977.pdf
Розмір:: 224,12 KB
Формат:: Adobe Portable Document Format

Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1

Назва:: license.txt
Розмір:: 17 B
Формат:: Plain Text
Опис:

Завантажити

Зібрання

НТКП ВНТУ. Факультет інформаційних технологій та комп'ютерної інженерії (2025)