Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/14134
Название: | Розробка Telegram-бота з функцією сентимент-аналізу тексту |
Другие названия: | Development of Telegram bot with sentiment analysis function of text |
Авторы: | Кулик, Владислав Олександрович Kulyk, Vladyslav Петросюк, Денис Валерійович Petrosiuk, Denys |
Дата публикации: | 2023 |
Издательство: | Одеса: ОП |
Библиографическое описание: | Кулик, В. О. Розробка Telegram-бота з функцією сентимент-аналізу тексту / В. О. Кулик, Д. В. Петросюк // Modern Information Technology 2023 = Сучасні інформ. технології 2023 : матеріали тринадцятої Міжнарод. наук. конф. студентів та молодих учених, м. Одеса, 18–19 трав. 2023 р. / Нац. ун-т «Одес. політехніка». – Одеса, 2023. – С. 44–46. |
Краткий осмотр (реферат): | Досліджено існуючі підходи до визначення емоційної забарвленості текстів та
визначено переваги Lexicon-based методу. Розроблена система являє собою бот з функцією
сентимент-аналізу текстових повідомлень. Бот реалізовано для месенджера Telegram,
використовуючи мову програмування Python та бібліотеку python-telegram-bot. Сентимент-аналіз
здійснюється за допомогою Lexicon-based методу, доповненого словами-модифікаторами, який
базується на аналізі тональних словників та їх впливу на загальний сентимент тексту.
Розроблений бот може знайти застосування в різних сферах, включаючи моніторинг соціальних
мереж, аналіз відгуків клієнтів, вимірювання публічного настрою. The existing approaches to determining the emotional coloration of texts are investigated and the advantages of the developed method in relation to the machine learning method are determined. The developed system is a Telegram bot with the function of sentiment analysis of text. The bot is implemented for the Telegram messenger using the Python programming language and the python-telegram-bot library. The sentiment analysis is performed using the Lexicon-based method with modifier words, which is based on the analysis of tone dictionaries and their impact on the overall sentiment of the text. The developed bot can be used in various fields, including social media monitoring, customer feedback analysis, and public sentiment measurement. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): | http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/14134 |
Располагается в коллекциях: | «Сучасні інформаційні технології – 2023» = «Modern Information Technology – 2023» |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
MIT2023-Кулик.pdf | 208.79 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.