Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://212.1.86.13:8080/xmlui/handle/123456789/6875
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorБоженко, В. В.-
dc.contributor.authorГончарук, І. Г.-
dc.date.accessioned2024-10-11T11:50:44Z-
dc.date.available2024-10-11T11:50:44Z-
dc.date.issued2024-10-11-
dc.identifier.citationБоженко В. В., Гончарук І. Г. Аналіз тональності текстів на основі методів машинного навчання для моніторингу суспільних настроїв щодо корупції. Науковий погляд: економіка та управління. 2024. №3(87). С. 7-11.uk_UA
dc.identifier.issn2706-9079-
dc.identifier.urihttp://biblio.umsf.dp.ua/jspui/handle/123456789/6875-
dc.description.abstractСтаття присвячена аналізу тональності текстів публікацій в засобах масової інформації, присвячених питанням корупції, а також проведення аналізу контенту щодо корупції в світі та Україні. Для дослідження тональності тексту публікацій використано методи машинного навчання, а саме аналізатор VADER. Для аналізу обрано англомовні статті, які опубліковані в газеті The Guardian. Періодом дослідження обрано 2021–2024 роки. Проведений аналіз продемонстрував, що домінантною емоційною тональністю статей про корупцію у світі в газеті The Guardian була негативна. Водночас емоційне забарвлення новинних текстів щодо питань корупції в Україні є більш негативним порівняно зі світовими новинами з аналогічної проблематики. Результати дослідження мають практичне значення та можуть бути використані громадськими організаціями, державними установами при оцінюванні ефективності політики щодо запобігання та протидії корупції в країні.uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherУніверситет митної справи та фінансівuk_UA
dc.subjectкорупціяuk_UA
dc.subjectсентимент аналізuk_UA
dc.subjectмашинне навчанняuk_UA
dc.subjectзасоби масової інформаціїuk_UA
dc.titleАналіз тональності текстів на основі методів машинного навчання для моніторингу суспільних настроїв щодо корупціїuk_UA
dc.title.alternativeSentimental analysis of texts based on machine learning methods to monitor public attitudes towards corruptionuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
Располагается в коллекциях:2024/3(87)

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
3.pdf451,09 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


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