Suchergebnisse - "СЕНТИМЕНТ-АНАЛИЗ"

Application of the text wave model to the sentiment analysis problem

Autoren: A. S. Gruzdeva R. N. Iurev I. A. Bessmertny

Quelle: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 22, Iss 6, Pp 1159-1165 (2024)

Schlagwörter: сентимент-анализ, классификация, обработка естественного языка, волновая модель, квантово-подобная модель, Information technology, T58.5-58.64

Dateibeschreibung: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/339; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Zugangs-URL: https://doaj.org/article/16ed4ff6700e49d3aea83b708e49c5a1

Understanding user satisfaction in digital banking: Sentiment analysis and topic modeling of Indonesian bank reviews ; Оценка удовлетворенности клиентов цифровых банков: сентимент-анализ и тематическое моделирование на основе данных индонезийских банков

Autoren: Пурнамасари, Рита Тхаха, Абдуррахман Рахим

Quelle: Business Informatics; Vol 19 No 3 (2025); 101-112 ; Бизнес-информатика; Том 19 № 3 (2025); 101-112 ; 2587-8158 ; 2587-814X ; 10.17323/2587-814X.2025.3

Schlagwörter: digital bank, Indonesia, sentiment analysis, topic modeling, user satisfaction, user engagement, цифровой банк, Индонезия, сентимент-анализ, тематическое моделирование, удовлетворенность пользователей, вовлеченность пользователей

Dateibeschreibung: application/pdf

Relation: https://bijournal.hse.ru/article/view/28388/23100; https://bijournal.hse.ru/article/view/28388/23101; https://bijournal.hse.ru/article/view/28388

Verfügbarkeit: https://bijournal.hse.ru/article/view/28388
https://doi.org/10.17323/2587-814X.2025.3.101.112

Сентимент-анализ читательского интернет-комментария к политическому тексту ; Sentiment Analysis of the Reader's Internet Commentary on a Political Text

Autoren: Гималетдинова, Г. К. Довтаева, Э. Х. Gimaletdinova, G. K. et al.

Schlagwörter: ЯЗЫКОЗНАНИЕ, ЛИНГВИСТИКА ТЕКСТА, ИНТЕРНЕТ, ОНЛАЙН-ПРОСТРАНСТВО, СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТИ, ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ИНТЕРНЕТ-ДИСКУРС, ИНТЕРНЕТ-ТЕКСТЫ, ИНТЕРНЕТ-КОММУНИКАЦИИ, ИНТЕРНЕТ-КОММЕНТАРИИ, ЯЗЫКОВЫЕ СРЕДСТВА, ДИСКУРС-АНАЛИЗ, ЧИТАТЕЛЬСКИЕ КОММЕНТАРИИ, СУБЖАНРЫ, АНГЛИЙСКИЙ ЯЗЫК, РУССКИЙ ЯЗЫК, СЕНТИМЕНТ-АНАЛИЗ, ПОЛИТИЧЕСКИЕ ТЕКСТЫ, ПОЛИТИЧЕСКИЙ ДИСКУРС, ЭМОЦИОНАЛЬНАЯ ТОНАЛЬНОСТЬ ТЕКСТА, ПОЛИТИЧЕСКАЯ ЛИНГВИСТИКА, ЛИНГВИСТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ, СОПОСТАВИТЕЛЬНОЕ ЯЗЫКОЗНАНИЕ, INTERNET, INTERNET COMMUNICATION, SUBGENRES, READERS' COMMENTARIES, SENTIMENT ANALYSIS, POLITICAL TEXTS, POLITICAL DISCOURSE

Geographisches Schlagwort: USPU

Relation: Политическая лингвистика. 2020. № 1 (79)

Verfügbarkeit: https://elar.uspu.ru/handle/ru-uspu/54840
https://doi.org/10.26170/pl20-01-05

Эмоциональная тональность как значимый субъективный параметр учебного текста при овладении русским языком как иностранным ; Emotional Tonality as a Valuable Subjective Parameter of Study Text for Russian as Foreign Language Learners

Autoren: Колмогорова, А. В. Kolmogorova, A V.

Schlagwörter: ОБРАЗОВАНИЕ. ПЕДАГОГИКА, ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ, МЕТОДИКА ПРЕПОДАВАНИЯ УЧЕБНЫХ ПРЕДМЕТОВ, РУССКИЙ ЯЗЫК, РУССКИЙ ЯЗЫК КАК ИНОСТРАННЫЙ, МЕТОДИКА ПРЕПОДАВАНИЯ РУССКОГО ЯЗЫКА, МЕТОДИКА РУССКОГО ЯЗЫКА В ВУЗЕ, ЭМОЦИОНАЛЬНАЯ ТОНАЛЬНОСТЬ ТЕКСТА, УЧЕБНЫЕ ТЕКСТЫ, РУССКАЯ ПУНКТУАЦИЯ, КИТАЙСКИЕ СТУДЕНТЫ, УЧЕБНЫЕ МАТЕРИАЛЫ, СЕНТИМЕНТ-АНАЛИЗ, ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ, РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТОВ, EMOTIONAL TONALITY, SENTIMENT ANALYSIS, STUDY TEXTS, RUSSIAN AS A FOREIGN LANGUAGE, RUSSIAN LANGUAGE, METHODS OF TEACHING THE RUSSIAN LANGUAGE, RUSSIAN PUNCTUATION, CHINESE STUDENT, METHODOLOGY OF THE RUSSIAN LANGUAGE IN HIGH SCHOOL

Geographisches Schlagwort: USPU

Relation: Филологический класс. 2019. № 3 (57)

Verfügbarkeit: https://elar.uspu.ru/handle/ru-uspu/54056
https://doi.org/10.26170/FK19-03-13

Метод распознавания сентимента и эмоций в транскрипциях русскоязычной речи с использованием машинного перевода

Autoren: Anastasia Dvoynikova Ildar Kagirov Alexey Karpov

Quelle: Информатика и автоматизация, Vol 23, Iss 4, Pp 1173-1198 (2024)

Schlagwörter: машинный перевод, тональные словари, распознавание эмоций, сентимент-анализ, тональные вектора, Electronic computers. Computer science, QA75.5-76.95

Dateibeschreibung: electronic resource

Relation: http://ia.spcras.ru/index.php/sp/article/view/16146; https://doaj.org/toc/2713-3192; https://doaj.org/toc/2713-3206

Zugangs-URL: https://doaj.org/article/be147237dea74719a2634dc10c33d698

Модели анализа тональности текста

Schlagwörter: речевая практика, тональность текста, анализ тональности текста, сентимент-анализ

Dateibeschreibung: application/pdf

Zugangs-URL: https://elib.belstu.by/handle/123456789/64863

Практическое применение методов прикладной лингвистики для Big-Data-анализа

Schlagwörter: анализ текста, semantic analysis, sentiment analysis, извлечение информации, applied linguistics, семантический анализ, Big-Data, text analysis, information extraction, сентимент-анализ, прикладная лингвистика

Сентимент-анализ: прагматическая специфика

Schlagwörter: оценка тональности, тональный словарь, машинное обучение, сентимент-анализ

Dateibeschreibung: application/pdf

Zugangs-URL: https://elib.belstu.by/handle/123456789/60282

Методологический потенциал сентимент-анализа: корпусный аспект

Schlagwörter: тональность текста, тональный словарь, сентимент-анализ, корпус текстов

Dateibeschreibung: application/pdf

Zugangs-URL: https://elib.belstu.by/handle/123456789/60283

Универсальное веб-приложение прогнозирования трендов и анализа социальных сетей: выпускная квалификационная работа магистра

Schlagwörter: postgresql, интерактивные дашборды, trend forecasting, background jobs, регрессия, фоновые задачи, анализ социальных сетей, data cleaning and aggregation, машинное обучение, сентимент-анализ, очистка и агрегация данных, прогнозирование трендов, machine learning, api-интеграция, sentiment analysis, regression, django, social media analysis, кластеризация, interactive dashboards, clustering, api integration

Выявление и анализ эмоционального контекста цифровых текстов

Autoren: Парамонов, А. И. Павлюченко, К. А.

Schlagwörter: публикации ученых, машинное обучение, сентимент-анализ, трансформеры

Geographisches Schlagwort: Минск

Dateibeschreibung: application/pdf

Relation: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/61938

Verfügbarkeit: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/61938

EFFICIENCY ESTIMATION OF METHODS FOR SENTIMENT ANALYSIS OF SOCIAL NETWORK MESSAGES

Autoren: Borysova, Natalia Volodymyrivna Melnyk, Karina Volodymyrivna

Quelle: Вісник Національного технічного університету "ХПÌ": Системний аналіз, управління та інформаційні технології, Iss 2, Pp 76-81 (2019)
Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiї; № 2 (2019); 76-81
Вестник Национального технического университета "ХПИ". Серия: Системный анализ, управление и информационные технологии; № 2 (2019); 76-81
Bulletin of National Technical University "KhPI". Series: System Analysis, Control and Information Technologies; № 2 (2019); 76-81

Schlagwörter: класифікація текстів, Technology, text classification, машинне навчання, 02 engineering and technology, naïve bayesian classification, рекурентна нейронна мережа, efficiency estimation, social networks messages analysis, machine learning, наївний байєсівський класифікатор, sentiment analysis, naïve Bayesian classification, recurrent neural network, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, сентимент-аналіз, аналіз повідомлень соціальних мереж, оцінка ефективності, сентимент-анализ, анализ сообщений социальных сетей, машинное обучение, классификация текстов, наивный байесовский классификатор, рекуррентная нейронная сеть, оценка эффективности

Dateibeschreibung: application/pdf

Zugangs-URL: http://samit.khpi.edu.ua/article/download/2079-0023.2019.02.13/183386
https://doaj.org/article/b438915112e2401ba4908b8719aa0358
http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/42803
http://samit.khpi.edu.ua/article/view/2079-0023.2019.02.13

Who and about What Speaks in 'Cheerful' and 'Sad' Texts: In Search of Discrimination Features in Texts of Different Emotional Tonalities

Autoren: Anastasia V. Kolmogorova Alexander A. Kalinin Alina V. Malikova et al.

Weitere Verfasser: Anastasia V. Kolmogorova Alexander A. Kalinin Alina V. Malikova et al.

Quelle: Известия Уральского федерального университета. Серия 2: Гуманитарные науки, Vol 21, Iss 4(193), Pp 219-234 (2019)
Izvestia. Ural Federal University Journal. Series 2. Humanities and Arts; Том 21, № 4(193); 219-234
Известия Уральского федерального университета. Серия 2. Гуманитарные науки; Том 21, № 4(193); 219-234

Schlagwörter: эмоциональная тональность, интернет-­тексты, Language and Literature, лексическая сочетаемость, sentiment analysis, emotional tonality, Internet texts, machine learning, lexical combinatorics, syntactical combinations, text class feature, History (General) and history of Europe, дискриминантная черта класса текстов, синтаксическая комбинаторика, машинное обучение, сентимент-анализ

Zugangs-URL: https://journals.urfu.ru/index.php/Izvestia2/article/view/4311/3400
https://doaj.org/article/c05d0305c63647598e7fe3f452a7faf8
https://journals.urfu.ru/index.php/Izvestia2/article/view/4311

Анализ и суммаризация негативных отзывов на отели : магистерская диссертация

Autoren: Saidullin, D. V. Сорокин, А. К. Sorokin, A. K. et al.

Weitere Verfasser: Saidullin, D. V. Сорокин, А. К. Sorokin, A. K. et al.

Schlagwörter: СЕНТИМЕНТ-АНАЛИЗ, ТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, SENTIMENT ANALYSIS, SUMMARIZATION, МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ, MASTER'S THESIS, КЛАСТЕРИЗАЦИЯ ТЕКСТОВ, СУММАРИЗАЦИЯ, TOPIC MODELING, NLP, TEXT CLUSTERING

Dateibeschreibung: application/pdf

Zugangs-URL: http://elar.urfu.ru/handle/10995/140357

Готовы ли мы к модели новой нормальности в электронном бизнес-образовании? Сентимент-анализ мнения обучающихся о МООК ; Are we ready for the new normal in e-business education? Sentiment analysis of learners' opinions on MOOCs

Autoren: Derindag, O. F. Cizmeci, B. Дериндаг, О. Ф. et al.

Quelle: Образование и наука

Schlagwörter: MASSIVE OPEN ONLINE COURSES (MOOCS), E-BUSINESS EDUCATION, ONLINE MARKETING EDUCATION, MICRO-CREDENTIALS, SENTIMENT ANALYSIS, DISTANCE LEARNING, МАССОВЫЕ ОТКРЫТЫЕ ОНЛАЙН-КУРСЫ (МООК), ОБУЧЕНИЕ ЭЛЕКТРОННОМУ БИЗНЕСУ, ОБУЧЕНИЕ ОНЛАЙН-МАРКЕТИНГУ, ПРОГРАММЫ МИКРОКВАЛИФИКАЦИЙ, СЕНТИМЕНТ-АНАЛИЗ, ДИСТАНЦИОННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Geographisches Schlagwort: RSVPU

Dateibeschreibung: application/pdf

Relation: Образование и наука. 2021. №4

Verfügbarkeit: https://elar.uspu.ru/handle/ru-uspu/36215

Analysis of the sentiment of the text in the Ukrainian language

Quelle: Bionics of Intelligence; Vol. 1 No. 96 (2021): Scientific and Technical Journal "Bionics of Intelligence"; 15-21
Бионика интеллекта; Том 1 № 96 (2021): Научно-технический журнал "Бионика интеллекта"; 15-21
Біоніка інтелекту; Том 1 № 96 (2021): Науково-технічний журнал "Біоніка інтелекту"; 15-21

Schlagwörter: МАШИННЕ НАВЧАННЯ, СЕНТИМЕНТ-АНАЛИЗ, УКРАЇНСЬКА МОВА, УКРАИНСКИЙ ЯЗЫК, SENTIMENT ANALYSIS, СЕНТИМЕНТ-АНАЛІЗ, ТОНАЛЬНОСТЬ ТЕКСТА, MACHINE LEARNING, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, ТОНАЛЬНІСТЬ ТЕКСТУ, UKRAINIAN LANGUAGE, TEXT VOLUME

Dateibeschreibung: application/pdf

Zugangs-URL: http://bionics.nure.ua/article/view/316780

Sentiment Analysis of Social Networking Services Data Using Fuzzy Sets and Logic

Autoren: А, З. Д. (Зиманова) К, С. А. (Садир) М, К. Б. (Касымов) et al.

Quelle: International Journal of Information and Communication Technologies

Schlagwörter: emoji processing, fuzzification, сентимент-анализ, нечеткие множества, нечеткая логика, анализ текста, анализ эмодзи, Sentiment analysis, fuzzy logic, fuzzy sets, NLTK, text processing, Emoji Sentiment Ranking, Indonesia

Dateibeschreibung: application/pdf

Relation: https://www.neliti.com/publications/406886/sentiment-analysis-of-social-networking-services-data-using-fuzzy-sets-and-logic

Verfügbarkeit: https://www.neliti.com/publications/406886/sentiment-analysis-of-social-networking-services-data-using-fuzzy-sets-and-logic

Machine learning in sentiment-analysis of text information on the example of user attitudes regarding candidates for Ukrainian presidential elections 2019 ; Методы машинного обучения в сентимент-анализе текстовой информации на примере настроений пользователей по отношению к кандидатам в президенты Украины 2019 ; Методи машинного навчання в сентимент-аналізі текстової інформації на прикладі настроїв користувачів стосовно кандидатів у президенти України 2019

Autoren: Rudzevych, Anna-Mariia P.

Quelle: System research and information technologies; No. 3 (2020); 78-88 ; Системные исследования и информационные технологии; № 3 (2020); 78-88 ; Системні дослідження та інформаційні технології; № 3 (2020); 78-88 ; 2308-8893 ; 1681-6048

Schlagwörter: машинне навчання, сентимент-аналіз, аналіз тональності тексту, інтелектуальний аналіз тексту, машинное обучение, сентимент-анализ, анализ тональности текста, интеллектуальный анализ данных, machine learning, sentiment analysis, text mining

Dateibeschreibung: application/pdf

Relation: http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/202722/223558; http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/202722

Verfügbarkeit: http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/202722
https://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2020.3.06

Через годы, через расстояния…: динамика эмоциональной тональности и ключевых тем в текстах песен о Великой Отечественной войне с 1965 по 1990 г. (на материале корпуса советских песен)

Autoren: Колмогорова, Анастасия Владимировна Колмогорова, Полина Алексеевна Куликова, Елизавета Романовна

Quelle: Вестник Томского государственного университета. 2024. № 508. С. 65-76

Schlagwörter: песни о Великой Отечественной войне, дискурс, тематическое моделирование, сентимент-анализ

Dateibeschreibung: application/pdf

Relation: http_0065-98160. Вестник Томского государственного университета; koha:001158440; https://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001158440

Verfügbarkeit: https://doi.org/10.17223/15617793/508/7
https://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001158440

О прошлом, но в разное время: компьютерный анализ текстов учебников по истории СССР / России для шести поколений студентов

Autoren: Колмогорова, Анастасия Владимировна Колмогорова, Полина Алексеевна Куликова, Елизавета Романовна

Quelle: Вестник Томского государственного университета. Филология. 2024. № 89. С. 73-103

Schlagwörter: тексты учебников, идеологический дискурс, сентимент-анализ, тематическое моделирование, Россия, СССР, история

Dateibeschreibung: application/pdf

Relation: koha:001145476; https://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001145476

Verfügbarkeit: https://doi.org/10.17223/19986645/89/4
https://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001145476