Browsing by Author "Pomazun, Oksana"
Now showing 1 - 18 of 18
Results Per Page
Sort Options
Item A comparative study of deep learning models for sentiment analysis of social media texts(CEUR Workshop Proceedings, 2022-11) Derbentsev, Vasyl; Дербенцев, Василь Джоржович; Безкоровайний, Віталій Сергійович; Безкоровайный, Виталий Сергеевич; Matviichuk, Andrii; Матвійчук, Андрій Вікторович; Матвийчук, Андрей Викторович; Pomazun, Oksana; Помазун, Оксана Миколаївна; Помазун, Оксана Николаевна; Hrabariev, Andrii; Грабарєв, Андрій Володимирович; Грабарев, Андрей Владимирович; Hostryk, OleksiiSentiment analysis is a challenging task in natural language processing, especially for social media texts, which are often informal, short, and noisy. In this paper, we present a comparative study of deep learning models for sentiment analysis of social media texts. We develop three models based on deep neural networks (DNNs): a convolutional neural network (CNN), a CNN with long short-term memory (LSTM) layers (CNN-LSTM), and a bidirectional LSTM with CNN layers (BiLSTM-CNN). We use GloVe and Word2vec word embeddings as vector representations of words. We evaluate the performance of the models on two datasets: IMDb Movie Reviews and Twitter Sentiment 140. We also compare the results with a logistic regression classifier as a baseline. The experimental results show that the CNN model achieves the best accuracy of 90.1% on the IMDb dataset, while the BiLSTM-CNN model achieves the best accuracy of 82.1% on the Sentiment 140 dataset. The proposed models are comparable to state-of-the-art models and suitable for practical use in sentiment analysis of social media texts.Item Sentiment Analysis of Electronic Social Media Based on Deep Learning(CEUR Workshop Proceedings, 2022-11) Derbentsev, Vasyl; Дербенцев, Василь Джоржович; Дербенцев, Василий Джорджевич; Bezkorovainyi, Vitalii; Безкоровайний, Віталій Сергійович; Безкоровайный, Виталий Сергеевич; Matviichuk, Andrii; Матвійчук, Андрій Вікторович; Матвийчук, Андрей Викторович; Pomazun, Oksana; Помазун, Оксана Миколаївна; Помазун, Оксана Николаевна; Hrabariev, Andrii; Грабарєв, Андрій Володимирович; Грабарев, Андрей Владимирович; Hostryk, OleksiiThis paper describes Deep Learning approach of sentiment analyses which is an active research subject in the domain of Natural Language Processing. For this purpose we have developed three models based on Deep Neural Networks (DNNs): Convolutional Neural Network (CNN), and two models that combine convolutional and recurrent layers based on Long-Short-Term Memory (LSTM), such as CNN-LSTM and Bi-Directional LSTM-CNN (BiLSTM-CNN). As vector representations of words were used GloVe and Word2vec word embeddings. To evaluate the performance of the models, were used IMDb Movie Reviews and Twitter Sentiment 140 datasets, and as a baseline classifier was used Logistic Regression. The best result for IMDb dataset was obtained using CNN model (accuracy 90.1%), and for Sentiment 140 the model based on BiLSTM-CNN showed the highest accuracy (82.1%) correspondinly. The accuracy of the proposed models is a quite acceptable for practical use and comparable to state of the art models.Item Автоматизація процесів клієнтського сервісу: тренди та перспективи(2025-06) Помазун, Оксана Миколаївна; Pomazun, Oksana; Резуненко, С. А.Item Застосування PRIME-методу для управління бізнес-процесами підприємства(Харківський національний економічний університет, 2013) Устенко, Станіслав Веніамінович; Ustenko, Stanislav; Устенко, Станислав Вениаминович; Помазун, Оксана Миколаївна; Pomazun, Oksana; Помазун, Оксана НиколаевнаПроблема наукового обґрунтування вибору, наприклад, із застосуванням засобів економіко-математичного моделювання, залишається недостатньо розглянутою. Разом з тим, застосування апарату математичного моделювання може значно покращити якість прийнятого рішення. У статті розглядається моделювання процесу прийняття рішення щодо вибору інформаційної системи організаційного проектування та управління бізнес-процесами з використанням PRIME-методу. Побудовано математичну модель задачі вибору інформаційної системи, здійснено аналіз отриманих результатів відповідно до основних положень PRIME-методу. У перспективі можна дослідити застосування інших критеріїв правил рішень, визначення вагомості рейтингових оцінок та їх аналізу. Використання PRIME-методу може бути розширене для прийняття групових рішень. The problem of scientific justification of coice, for example, with the use of tools of economic and mathematical modelling, stays insufficiently studied. At the same time, application of the mechanism of mathematical modelling could significantly improve the quality of the decision making. The article considers modelling of the process of decision making on selecting an information system of organisational planning and managing business processes with the use of PRIME-method. It builds a mathematic model of the task of selection of the information system and conducts analysis of the obtained results in accordance with the main provisions of the PRIME-method. In future, application of other criteria of the rules of decisions and identification of the weight of rating assessments and their analysis could be studied. The use of the PRIME-method could be expanded to making group decisions. Проблема научного обоснования выбора, например, с применением средств экономико-математического моделирования, остается недостаточно рассмотренной. Вместе с тем, применение аппарата математического моделирования может значительно улучшить качество принимаемого решения. В статье рассматривается моделирование процесса принятия решения по выбору информационной системы организационного проектирования и управления бизнес-процессами с использованием PRIME-метода. Построена математическая модель задачи выбора информационной системы, осуществлен анализ полученных результатов в соответствии с основными положениями PRIME-метода. В перспективе можно исследовать применение других критериев правил решений, определения весомости рейтинговых оценок и их анализа. Использование PRIME-метода может быть расширено для принятия групповых решений.Item Застосування методів математичного моделювання при визначенні нормальної потужності підприємства(SAUL Publishing Ltd, 2016) Помазун, Оксана Миколаївна; Pomazun, Oksana; Помазун, Оксана НиколаевнаItem Застосування методів штучного інтелекту в управлінні орендою комерційної нерухомості(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-04) Вовчик, В. А.; Помазун, Оксана Миколаївна; Pomazun, OksanaItem Застосування цифрових технологій у навчанні на прикладі сервісу Google Classroom(ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2019-10) Помазун, Оксана Миколаївна; Pomazun, Oksana; Помазун, Оксана Николаевна; Правдивий, Андрій МиколайовичItem Моделювання та інформаційна підтримка створення високотехнологічних виробничих систем(ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2019) Устенко, Станіслав Веніамінович; Ustenko, Stanislav; Устенко, Станислав Вениаминович; Тішков, Богдан Олександрович; Tishkov, Bohdan; Тишков, Богдан Александрович; Зінов’єва, Ірина Сергіївна; Zinovieva, Іryna; Зиновьева, Ирина Сергеевна; Помазун, Оксана Миколаївна; Pomazun, Oksana; Помазун, Оксана Николаевна; Бібко, О. О.Item Моделі та інформаційні технології підтримки прийняття рішень з управління бізнес-процесами підприємства(ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2016-08-19) Помазун, Оксана Миколаївна; Pomazun, Oksana; Помазун, Оксана Николаевна; Денісова, Ольга ОлександрівнаДисертацію присвячено розробленню концептуальних положень і відповідного комплексу математичних моделей прийняття рішень з управління бізнес-процесами. Концепція передбачає визначення елементів процесу прийняття рішень, застосування методів і моделей групового прийняття рішень та їх підтримку засобами групової системи підтримки прийняття рішень. Запропоновано підходи до застосування методу теорії нечітких множин і PRIME-методу для групового прийняття рішень. Запропоновано комплекс моделей прийняття рішень з управління бізнеспроцесами, зокрема, логіко-ймовірнісні моделі для кількісного оцінювання ризику реінжинірингу бізнес-процесів, сценарного моделювання оцінювання надійності проекту реінжинірингу, управління бізнес-процесами на основі логікоймовірнісного моделювання, а також процедура вибору інструментальних засобів організаційного проектування та моделювання бізнес-процесів із застосуванням PRIME-методу. Розроблено архітектуру та проектні рішення для компонентів ГСППР, визначено механізм її взаємодії з системою УБП, ERP-системою та іншими інформаційними системами підприємства. Запропоновано новий компонент у структурі ГСППР – "сховище рішень", реалізація якого дасть змогу зберігати прийняті раніше рішення для аналізу їх виконання та генерувати нові рішення. The thesis is devoted to development of conceptual positions and the corresponding complex of mathematical models of decision-making of business process management. The concept involves determining elements of decision-making, using of group decision making methods and models and their supporting by the group decision support system. The approaches for applying of the method of theory of fuzzy sets and PRIME-method for group decision making are offered. The complex of decision-making models of business process management is proposed, including logical-and-probabilistic models for quantitative risk assessment of business process reengineering, scenario models for assessment of reliability project reengineering, business process management models which are based on the theory of logical-and-probabilistic modeling, and the procedure for selecting tools of organizational design and business process modeling with using of the PRIME-method. The architecture and project solutions for GDSS’s components are designed, mechanism of its interaction with the BPM system, ERP system and other enterprise’s information systems is defined. A new component in the structure of GDSS - "storage solutions" is suggested, that allows us to store previously made decisions for analyze their realization and generate new decisions. Диссертация посвящена обобщению теоретических основ и дальнейшему развитию моделей, методов и информационных технологий поддержки принятия решений по управлению бизнес-процессами. Исследована сущность процессного управления предприятием и проведен обзор методов, моделей и информационных технологий поддержки принятия решений по управлению бизнес-процессами предприятия, в результате чего разработаны концептуальные положения и соответствующий комплекс экономикоматематических моделей. Концепция предусматривает применение методов и моделей группового принятия решений и их поддержку с помощью информационных систем и технологий. Предложены подходы к применению методов теории нечетких множеств и PRIME-метода для группового принятия решений.Item Особливості побудови групової системи підтримки прийняття рішень з реінжинірингу бізнес-процесів(Запорізький національний університет, 2009) Помазун, Оксана Миколаївна; Pomazun, Oksana; Помазун, Оксана НиколаевнаУ статті запропонована концепція побудови групової системи підтримки прийняття рішень з реінжинірингу бізнес-процесів, описана її структура, запропоновані типові та специфічні вимоги до її побудови та впровадження. In the article the conception of the group decision support systems’ construction for business processes reengineering is offered, its structure is described; standard and specific requirements to its construction and introduction are proposed. В статье рассматривается концепция построения групповой системы поддержки принятия решений, связанных с реинжинирингом бизнес-процессов, описана её структура, предложены типовые и специфические требования к её построению и внедрению.Item Оцінювання вартості компанії з використанням фрактальної теорії(Черкаський національний університет імені Богдана Хмельницького, 2018-05) Тішков, Богдан Олександрович; Tishkov, Bohdan; Тишков, Богдан Александрович; Помазун, Оксана Миколаївна; Pomazun, Oksana; Помазун, Оксана НиколаевнаItem Побудова системи когнітивного моделювання при аналізі слабоструктурованих ситуацій(ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2020-04) Золотухін, О. В.; Помазун, Оксана Миколаївна; Pomazun, Oksana; Помазун, Оксана НиколаевнаItem Проблеми залучення молоді до STEM(ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2020-04) Помазун, Оксана Миколаївна; Pomazun, Oksana; Помазун, Оксана Николаевна; Терент’єв, Є. Г.Item Прогнозування динаміки складних процесів генетичними методами(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-04) Летич, А. А.; Миронцов, М. Л.; Помазун, Оксана Миколаївна; Pomazun, OksanaItem Сучасний стан та тенденції розвитку галузі фінтех(ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2018-03) Помазун, Оксана Миколаївна; Pomazun, Oksana; Помазун, Оксана НиколаевнаРозглянуто сучасний стан галузі фінтех в Україні та світі. Описані основні фактори, які сприяють розвитку цієї галузі. Визначені тенденції розвиту фінтех-галузі.Item Сучасні аспекти прийняття рішень з управління бізнес-процесами підприємства(Дніпропетровський державний аграрно-економічний університет, 2016) Помазун, Оксана Миколаївна; Pomazun, Oksana; Помазун, Оксана НиколаевнаВизначені основні принципи прийняття рішень з управління бізнес-процесами. Розглянуті аспекти процесу прийняття рішень: функціональний, за рівнями управління, за видами забезпечення, управління ризиком, за кількістю учасників процесу прийняття рішення, за підтримкою прийняття рішення засобами інформаційних систем і технологій. Визначений перелік рішень з управління бізнес-процесами за ієрархічною структурою управління і циклом управління бізнес-процесами, розглянуті рішення за рівнями управління та управлінськими аспектами. Пропозиції, запропоновані в статті, дозволять менеджерам сформувати розуміння про проблему та підвищать ефективність процесу прийняття управлінських рішень.Item Сучасні тенденції розвитку екосистеми цифрової реклами(Дніпровський державний аграрно-економічний університет, ТОВ «ДКС Центр», 2023) Помазун, Оксана Миколаївна; Pomazun, Oksana; Помазун, Оксана Николаевна; Мозгаллі, Ольга Петрівна; Mozghalli, Olha; Мозгалли, Ольга Петровна; Лозовик, Юрій Миколайович; Lozovyk, Yurii; Лозовик, Юрий Николаевич; Олійник, П. В.; Oliinyk, P.У статті досліджено сучасні тенденції розвитку екосистеми цифрової реклами. Визначено суть цифрової реклами як маркетингової стратегії, призначеної для просування бренду, продукту чи послуги шляхом застосування цифрових технологій. Досліджено статистичні показники зростання ринку цифрової реклами та витрат на неї. Розглянуто основні рівні екосистеми цифрової реклами та її складові, які включають: ринок, дані, покупці, постачальники, користувачі інструменти та маркетингові технології. Досліджено основні переваги взаємовідносин учасників ринку цифрової реклами як екосистеми: можливість точно виміряти продуктивність та ефективність реклами, можливість оброблення великих даних та цифрової аналітики. Визначено риси програмної та нетівної реклами. Розглянуто основні загрози та ризики, які можуть виникати в процесі функціонування екосистеми: рекламне шахрайство, пов’язане з ботами, використання користувачами програмного забезпечення, яке блокує рекламу, конкуренція з боку традиційних каналів, забезпечення конфіденційності і безпеки даних. Окреслені основні напрямки подальших досліджень: дослідження процесів взаємодії учасників екосистеми із застосуванням технологій аналізу великих даних, штучного інтелекту, машинного навчання, визначення шляхів зменшення ризиків та забезпечення інформаційної безпеки екосистеми цифрової реклами. The current trends in the development of the digital advertising ecosystem are examined in the article. The essence of digital advertising is determined as a marketing strategy designed to promote a brand, product or service through the use of digital technologies. Online advertising is done through the following digital technologies: digital video, search engine, social media, digital banners, digital audio, digital ads, television, in-app advertising, influencer advertising, etc. The statistical indicators of the growth of the digital advertising market and its costs have been studied. It has been determined that in 2023, spending on digital advertising in the digital advertising market will exceed 600 billion US dollars, with average per-user advertising expenditures in the programmatic advertising market reaching $58.99 US dollars. Significant growth in programmatic advertising is anticipated. According to market analysis, the most prevalent digital advertising formats worldwide are search advertising, mobile advertising, social media, video advertising, and banner advertising. The main levels of the digital advertising ecosystem and its components are considered, which include: market, data, buyers, suppliers, user tools and marketing technologies. The main advantages of the relationship between participants of the digital advertising market as an ecosystem are identified: the ability to accurately measure the performance and advertising effectiveness, the ability to process big data and digital analytics. The connection between buyers, sellers, and clients of digital advertising is facilitated through advertising technologies (AdTech) using. It has been identified that the advertising services market which employs AdTech has transformed into the form of programmatic and native advertising. Features of programmatic and native advertising are defined. The main threats and risks that may arise during the functioning of the ecosystem are identified: advertising fraud related to bots, the use of software that blocks advertising by users, competition from traditional channels, ensuring confidentiality and data security. The main directions of further research are outlined: the study of the interaction processes of ecosystem participants using the technologies of big data analysis, artificial intelligence, machine learning, determining ways to reduce risks and ensuring information security of the digital advertising ecosystem.Item Інформаційні управляючі системи та технології(ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2019) Устенко, Станіслав Веніамінович; Ustenko, Stanislav; Рамазанов, Султанахмед Курбанович; Ramazanov, Sultanakhmed; Степаненко (Мозгаллі), Ольга Петрівна; Mozghalli, Olha; Іванченко, Геннадій Федорович; Ivanchenko, Hennadii; Сендзюк, Мирон Ананійович; Sendziuk, Myron; Ситник, Ніна Василівна; Sytnyk, Nina; Шевченко, Костянтин Леонідович; Shevchenko, Kostiantyn; Ріппа, Сергій Петрович; Rippa, Serhii; Тішков, Богдан Олександрович; Tishkov, Bohdan; Галузинський, Георгій Петрович; Haluzynskyi, Heorhii; Городній, Олександр Васильович; Horodnii, Oleksandr; Денісова, Ольга Олександрівна; Denisova, Olha; Краснюк, Максим Тарасович; Krasniuk, Maksym; Курков, Максим Семенович; Kurkov, Maksym; Помазун, Оксана Миколаївна; Pomazun, Oksana; Зінов’єва, Ірина Сергіївна; Zinovieva, Iryna; Держук, Олена Віталіївна; Derzhuk, Olena; Кривошеєв, Костянтин Валерійович; Kryvosheiev, Kostiantyn; Бібко (Сквордякова), Ольга Олегівна; Skvordiakova, Olha; Кустаровський, О. Д.; Ріппа, М. Б.; Гіваргізов, І. Г.; Погореловська, І. Д.; Бадер, Омар Ахмад ДалайінУ монографії розглянуто концепції та методології проектування та розвитку інформаційних управляючих систем на підприємствах, у наукових інститутах, ІТ-сфері, виробництві, логістиці, освітньому процесі; методи, моделі та алгоритми вирішення завдань управління високотехнологічних виробничих систем, систем еволюційного прогнозування синергетичного ефекту злиття та поглинання підприємств, інтелектуальних систем прийняття рішень; принципи та стратегії проектування інформаційних систем з використанням технологій криптоекономіки та блокчейн, інформаційно-комунікаційних технологій підтримки інформаційної безпеки систем, створення гібридних інтелектуальних систем; упровадження технічних аспектів підвищення надійності пам’яті, методів отримання вимірювальної інформації, розроблення спеціалізованих систем цифрової обробки інформації. Для викладачів, наукових працівників, аспірантів, студентів, спеціалістів, які займаються проблемами впровадження сучасних технологій при проектуванні та впроваджені інформаційних систем в управлінні підприємствами, організаціями, а також в ІТ-бізнесі, освіті.