Skip navigation
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/43888
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorКуличок, Н. С.-
dc.contributor.authorПарамонов, А. И.-
dc.date.accessioned2021-06-03T14:15:21Z-
dc.date.available2021-06-03T14:15:21Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.citationКуличок, Н. С. Анализ эмотивности цифровых текстов / Н. С. Куличок, А. И. Парамонов // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей VII Международной научно-практической конференции, Минск, 19-20 мая 2021 года / редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск : Бестпринт, 2021. – С. 358–360.ru_RU
dc.identifier.isbn978-985-7267-09-5-
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/43888-
dc.description.abstractРабота посвящена проблеме анализа цифровых текстов на естественном языке с целью выявления их эмотивной характеристики. В статье дается понятие эмотивности и ее составляющих. Рассмотрены существующие методы анализа тональности текстов как основы эмотивного фона текста. Обозначены дальнейшие шаги решения задачи.ru_RU
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherБестпринтru_RU
dc.subjectпубликации ученыхru_RU
dc.subjectматериалы конференцийru_RU
dc.subjectмашинное обучениеru_RU
dc.subjectэмотивностьru_RU
dc.subjectmachine learningru_RU
dc.subjectemotivenessru_RU
dc.titleАнализ эмотивности цифровых текстовru_RU
dc.title.alternativeAnalysis of digital texts emotivenessru_RU
dc.typeArticleru_RU
local.description.annotationThe work deals with the problem of analyzing digital texts in natural language in order to identify their emotive characteristics. The article gives the concept of emotiveness and its components. The existing methods of analyzing the sentiment of texts as the basis of the emotive background of the text are considered. Further steps for solving the problem are indicated.-
Располагается в коллекциях:BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2021)

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Kulichok_Analiz.pdf702.09 kBAdobe PDFОткрыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики Google Scholar

Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.