Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/32003
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorВитковский, А. В.-
dc.date.accessioned2018-06-14T11:59:42Z-
dc.date.available2018-06-14T11:59:42Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.citationВитковский, А. В. Применение рекурсивных нейронных сетей для анализа тональности текста / А. В. Витковский // Компьютерные системы и сети: материалы 54-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, 23 – 27 апреля 2018 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2018. – С. 152 - 153.ru_RU
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/32003-
dc.description.abstractСовременные порталы в сети Интернет позволяют пользователям высказывать свое мнение о различных предметах, событиях, явлениях. Эти мнения могут быть полезными для различных исследований, необходимых аналитикам, SMM-специалистам, бренд-менеджерам, PR-агентам и иным специалистам, нуждающимся в получении агрегированной информации. Таким образом существует необходимость в инструментах для анализа отзывов пользователей. Пользователи оставляют свои комментарии в интернете на естественных языках, таких как английский, русский и др., что является проблемой для обработки программными средствами. В работе рассматривается такой метод обработки естественного языка, как анализ тональности текста.ru_RU
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherБГУИРru_RU
dc.subjectматериалы конференцийru_RU
dc.subjectобработка естественного языкаru_RU
dc.subjectрекурсивные нейронные сетиru_RU
dc.subjectтональность текстаru_RU
dc.titleПрименение рекурсивных нейронных сетей для анализа тональности текстаru_RU
dc.typeСтатьяru_RU
Appears in Collections:Компьютерные системы и сети : материалы 54-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2018)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Vitkovskiy_Primeneniye.pdf434.56 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.