емоційно-смисловий аналіз

Twitter-sentiment analysis of Moroccan diabetic using Fuzzy C-means SMOTE and deep neural network

Effectively managing diabetes as a lifestyle condition involves fostering awareness, and social media is a powerful tool for this purpose.  Analyzing the content of tweets on platforms like Twitter can greatly inform health communication strategies aimed at raising awareness about diabetes within the Moroccan community.  Unfortunately, the corpus of tweets is imbalanced and the feature extraction leads to data sets with a very high dimension which affects the quality of sentiment analysis.  This study focused on analyzing the content, sentiment, and reach of tweets spec

РОЗРОБЛЕННЯ СЕНТИМЕНТ АНАЛІЗАТОРА З ВИКОРИСТАННЯМ CHATGPT ДЛЯ ФОНДОВОГО РИНКУ

На сьогодні важлива проблема фінансового успіху полягає у пошуку ефективних підходів до торгівлі, які б могли адаптуватися до швидкозмінних умов ринку та забезпечувати високу дохідність інвестицій. На основі проведеного аналізу літературних джерел ChatGPT визначено як перспективну технологію, яка ефективніша за FinBert у використанні як компоненти для проведення сентиментального аналізу акцій. Також дослідження показують задовільну ефективність та продуктивність роботи ChatGPT.

Інформаційна система моніторингу відгуків у соціальних мережах для формування рекомендацій придбання товарів

У роботі описано інформаційну систему моніторингу та аналізу відгуків у соціальних мережах для формування рекомендацій щодо придбання товарів. Ця система призначена для пришвидшення та полегшення клієнтам пошуку необхідної продукції на ресурсах електронної комерції. Вдалий вибір якісного товару за бажаними критеріями вкрай важливий, оскільки це зменшує час пошуку та економить гроші клієнтів. Аналізуючи коментарі у мережі, інформаційна система рекомендує продукт, на який переважають позитивні відгуки.

Towards a polynomial approximation of support vector machine accuracy applied to Arabic tweet sentiment analysis

Machine learning algorithms have become very frequently used in natural language processing, notably sentiment analysis, which helps determine the general feeling carried within a text.  Among these algorithms, Support Vector Machines have proven powerful classifiers especially in such a task, when their performance is assessed through accuracy score and f1-score.  However, they remain slow in terms of training, thus making exhaustive grid-search experimentations very time-consuming.  In this paper, we present an observed pattern in SVM's accuracy, and f1-score approximated with a Lagrange

Named-entity recognition for sentiment analysis of ukrainian reviews

Йдеться про необхідність виділення іменованих сутностей для вирішення завдання емоційно-смислового аналізу. Також наведено методи та засоби для виділення потрібних іменованих сутностей в україномовних відгуках про заклади харчування.

Визначення типів емоційного мовного висловлювання у додатках автоматичного опрацювання текстів

The paper deals with the means of expression of emotions in the language of the Internet. The existing methods of extraction of emotional elements in the text, as well as systems that implement the analysis of the emotional elements were analyzed in the article. Features of emotional elements are described, by means of which they are defined in the text. The use of the notation of Backus-Naur form to highlight the emotional elements was proposed in the paper. The proposed approach was implemented using the Java programming language.