Skip to main navigation menu Skip to main content Skip to site footer
##common.pageHeaderLogo.altText##

Philology and Journalism

September 20, 2024; Paris, France: VII International Scientific and Practical Conference «DÉBATS SCIENTIFIQUES ET ORIENTATIONS PROSPECTIVES DU DÉVELOPPEMENT SCIENTIFIQUE»


BIG DATA IN PHILOLOGY


DOI
https://doi.org/10.36074/logos-20.09.2024.031
Published
03.10.2024

Abstract

Data in philology significantly changed the traditional methods of researching languages, texts and literature, thanks to the use of computer technologies and methods of processing large volumes of textual information. Within digital philology, scientists actively use digital tools and methods to analyze texts, study language changes, and study cultural and social aspects of languages.

References

  1. Науменко, М. (2024). Аналіз та аналітика великих даних в маркетингу та торгівлі конкурентного підприємства. Grail of Science, (40), 117–128. https://doi.org/10.36074/grail-of-science.07.06.2024.013.
  2. Maxim Krasnyuk, Svitlana Nevmerzhytska, Tetiana Tsalko. (2024). Processing, analysis & analytics of big data for the innovative management. Grail of Science, #38, April 2024. pp. 75-83. https://www.journal-grail.science/issue38.pdf.
  3. Maxim Krasnyuk, Dmytro Elishys (2024). Perspectives and problems of big data analysis & analytics for effective marketing of tourism industry. Science and technology today, #4 (32) 2024. pp. 833-857.
  4. Krasnyuk M., Krasnuik I. Big data analysis and analytics for marketing and retail. Штучний інтелект у науці та освіті: збірник тез Міжнародної наукової конференції (AISE) (1-2.03.2024 р.), Київ, 2024.
  5. Krasnyuk M.T., Hrashchenko I.S., Kustarovskiy O.D., Krasniuk S.O. (2018) Methodology of effective application of Big Data and Data Mining technologies as an important anti-crisis component of the complex policy of logistic business optimization. Economies’ Horizons. 2018. No. 3(6). pp. 121–136.
  6. Kulynych Y., Krasnyuk M., Krasniuk S. Knowledge discovery and data mining of structured and unstructured business data: problems and prospects of implementation and adaptation in crisis conditions. Grail of Science. 2022. (12-13). pp. 63-70.
  7. Краснюк Світлана. (2024) Data Science у освітньому менеджменті // Діалог культур у Європейському освітньому просторі [Електронний ресурс]: Матеріали ІV Міжнародної конференції, м. Київ, 10 травня 2024р. Київський національний університет технологій та дизайну / упор. С. Є. Дворянчикова. – К.: КНУТД, 2024. – С. 119-124.
  8. Tetiana Tsalko, Svitlana Nevmerzhytska, Svitlana Krasniuk, Svitlana Goncharenko, Liubymova Natalia «Features, problems and prospects of data mining and data science application in educational management» // Bulletin of Science and Education, №5(23), 2024. pp.637-657.
  9. Krasnyuk M., Krasniuk S. Comparative characteristics of machine learning for predicative financial modelling. ΛΌГOΣ. 2020. P. 55-57.
  10. Krasnyuk M., Tkalenko A., Krasniuk S. Results of analysis of machine learning practice for training effective model of bankruptcy forecasting in emerging markets. ΛΌГOΣ. 2021.
  11. Науменко, М. (2024). Ефективне застосування класичних алгоритмів машинного навчання при прийнятті адаптивних управлінських рішень. Наукові перспективи, 2024, #5 (47). https://doi.org/10.52058/2708-7530-2024-5(47)-855-875.
  12. Krasnyuk M., Krasniuk S. Modern practice of machine learning in the aviation transport industry. ΛΌГOΣ. 2021.
  13. Науменко, М. (2024). Оптимальне використання алгоритмів глибокого машинного навчання в ефективному управлінні підприємством. Успіхи і досягнення у науці, 2024, #4 (4). https://doi.org/10.52058/3041-1254-2024-4(4)-776-794.
  14. Maxim Krasnyuk, Svitlana Krasniuk, Svitlana Goncharenko, Liudmyla Roienko, Vitalina Denysenko, Liubymova Natalia. Features, problems and prospects of the application of deep machine learning in linguistics // Bulletin of Science and Education, №11(17), 2023. pp.19-34. http://perspectives.pp.ua/index.php/vno/article/view/7746/7791.
  15. Krasniuk, S., & Goncharenko, S. (2024). Ethics of using large language models in machine linguistics. In Лінгвістичні та методологічні аспекти викладання іноземних мов професійного спрямування. Національний авіаційний університет.
  16. Goncharenko, S., & Krasniuk, S. (2024). Innovative architecture of large language models. In Лінгвістичні та методологічні аспекти викладання іноземних мов професійного спрямування. Національний авіаційний університет.
  17. Краснюк М.Т. Гібридизація інтелектуальних методів аналізу бізнесових даних (режим виявлення аномалій) як складовий інструмент корпоративного аудиту. Стан і перспективи розвитку обліково-інформаційної системи в Україні: матеріали ІІІ Міжнар. наук.-практ. конф. (м. Тернопіль, 10-11 жовт. 2014 р.). Тернопіль: ТНЕУ, 2014. С. 211-212.
  18. Гращенко І.С., Краснюк М.Т., Краснюк С.О. Гібридно-сценарне застосування інтелектуальних, орієнтованих на знання технологій, як важливий антикризовий інструмент логістичних компаній в Україні. Вчені записки Таврійського Національного Університету імені В. І. Вернадського. Серія: Економіка і управління. 2019. Т. 30 (69). С. 121-129.
  19. Krasnyuk M., Goncharenko S., Кrasniuk S. Intelligent technologies in hybrid corporate DSS. Інноваційно-інвестиційний механізм забезпечення конкурентоспроможності країни: колективна монографія / за заг. ред. О. Л. Гальцової. Львів-Торунь: Ліга-Прес, 2022. С. 194-211.
  20. Krasnyuk M., Hrashchenko I., Goncharenko S., Krasniuk S. Hybrid application of decision trees, fuzzy logic and production rules for supporting investment decision making (on the example of an oil and gas producing company). Access to science, business, innovation in digital economy. ACCESS Press. 2022. 3(3). P. 278-291.