Главная » Просмотр файлов » Диссертация

Диссертация (1173445), страница 26

Файл №1173445 Диссертация (Тональность текста синтаксические паттерны выражения отношений между сущностями) 26 страницаДиссертация (1173445) страница 262020-05-15СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 26)

Lenze [et al.] //InformationWissenschaft & Praxis, 2017. Т. 68. №. 1. P. 67–74. [Электронный ресурс]. URL:http://www.melaniesiegel.de/publications/2017_iwp_Siegel.pdf,(датаобращения:15.12.2019).75.Baccianella S., Esuli A., Sebastiani F. Sentiwordnet 3.0: an enhancedlexical resource for sentiment analysis and opinion mining //Lrec, 2010. Т. 10. №. 2010.P.2200–2204.[Электронныйресурс].URL:http://lrec-conf.org/proceedings/lrec2010/pdf/769_Paper.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).76.Badlani R., Asnani N., Rai M. Disambiguating Sentiment: An Ensemble ofHumour, Sarcasm, and Hate Speech Features for Sentiment Classification //W-NUT1442019,2019.P.337–345.[Электронныйhttps://www.aclweb.org/anthology/D19-55.pdf#page=357,ресурс].(датаURL:обращения:15.12.2019).77.Beltagy I., Erk K., Mooney R.

Probabilistic Soft Logic for SemanticTextual Similarity // Proceedings of the 52nd Annual Meeting of the Association forComputational Linguistics (Volume 1: Long Papers), 2014. P. 1210–1219.[Электронный ресурс]. URL: https://www.aclweb.org/anthology/P14-1114.pdf, (датаобращения: 15.12.2019).78.Bhatia P., Ji Y., Eisenstein J. Better document-level sentiment analysisfrom rst discourse parsing //arXiv preprint arXiv:1509.01599, 2015. [Электронныйресурс].

URL: https://arxiv.org/pdf/1509.01599.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).79.Blinov P., Kotelnikov E. V. Semantic similarity for aspect-based sentimentanalysis //Russian Digital Libraries Journal, 2015. Т. 18. №. 3-4. P. 120–137.[Электронныйресурс].URL:https://pdfs.semanticscholar.org/3333/6037b83d0fad4290e4199a9f9020a03043ce.pdf,(дата обращения: 15.12.2019).80.Boland K., Wira-Alam A., Messerschmidt R. Creating an annotated corpusfor sentiment analysis of german product reviews. Köln: Leibniz-Institut fürSozialwissenschaften, 2013.81.Can E.

F., Ezen-Can A., Can F. Multilingual sentiment analysis: An rnn-based framework for limited data //arXiv preprint arXiv:1806.04511, 2018.[Электронный ресурс]. URL: https://arxiv.org/pdf/1806.04511.pdf, (дата обращения:15.12.2019).82.Chen C. C., Huang H. H., Chen H.

H. NTUSD-Fin: a market sentimentdictionary for financial social media data applications //Proceedings of the 1st FinancialNarrative Processing Workshop (FNP 2018), 2018. [Электронный ресурс]. URL:http://lrec-conf.org/workshops/lrec2018/W27/pdf/1_W27.pdf,15.12.2019).(датаобращения:14583.Chen, Y., Skiena, S. Building Sentiment Lexicons for All MajorLanguages. In ACL (2), 2014. P. 383–389. [Электронный ресурс]. URL:https://www.aclweb.org/anthology/P14-2063.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).84.Chetviorkin I., Loukachevitch N. Evaluating sentiment analysis systems inRussian // Proceedings of the 4th biennial international workshop on Balto-Slavicnatural language processing, 2013.

P. 12–17. [Электронный ресурс]. URL:https://www.aclweb.org/anthology/W13-2403.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).85.Chiranjeevi P., Santosh D. T., Vishnuvardhan B. Survey on SentimentAnalysis Methods for Reputation Evaluation //Cognitive Informatics and SoftComputing. Springer, Singapore, 2019.

P. 53–66. [Электронный ресурс]. URL:https://www.researchgate.net/profile/Teja_Santosh_Dandibhotla/publication/326983873_Survey_on_Sentiment_Analysis_Methods_for_Reputation_Evaluation/links/5b701ce1a6fdcc87df732e30/Survey-on-Sentiment-Analysis-Methods-for-ReputationEvaluation.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).86.Choi Y., Wiebe J., Mihalcea R. Coarse-grained +/- Effect Word SenseDisambiguation for Implicit Sentiment Analysis // IEEE Trans. Affective Computing,2017.Vol.8.№4.P.471–479.[Электронныйhttp://web.eecs.umich.edu/~mihalcea/papers/choi.ieeetac17.pdf,ресурс].(датаURL:обращения:15.12.2019).87.Dave A.

D., Desai N. P. A comprehensive study of classificationtechniques for sarcasm detection on textual data //2016 International Conference onElectrical, Electronics, and Optimization Techniques (ICEEOT). IEEE, 2016. P. 1985–[Электронный1991.ресурс].URL:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7755036, (дата обращения: 15.12.2019).88.Dave K., Lawrence S., Pennock D. M.

Mining the peanut gallery: Opinionextraction and semantic classification of product reviews //Proceedings of the 12thinternational conference on World Wide Web. ACM, 2003. P. 519–528. [Электронныйресурс].URL:http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.13.2424&rep=rep1&type=pdf, (дата обращения: 15.12.2019).14689.Deep unordered composition rivals syntactic methods for text classification/ M. Iyyer, V. Manjunatha, J. Boyd-Graber, H.

Daumé III //Proceedings of the 53rdAnnual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 7thInternational Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 1: LongPapers),2015.Т.1.P.1681–1691.[Электронныйресурс].URL:https://www.aclweb.org/anthology/P15-1162.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).90.Deng L., Choi Y., Wiebe J. Benefactive/malefactive event and writerattitude annotation //Proceedings of the 51st Annual Meeting of the Association forComputational Linguistics (Volume 2: Short Papers), 2013.

P. 120–125. [Электронныйресурс]. URL: https://www.aclweb.org/anthology/P13-2022.pdf, (дата обращения:15.12.2019).91.Deng L., Wiebe J. Joint prediction for entity/event-level sentiment analysisusing probabilistic soft logic models //Proceedings of the 2015 Conference on EmpiricalMethods in Natural Language Processing, 2015. P. 179–189. [Электронный ресурс].URL:https://www.aclweb.org/anthology/D15-1018.pdf,(датаобращения:15.12.2019).92.Deng L., Wiebe J. MPQA 3.0: An Entity/Event-Level Sentiment Corpus //Human Language Technologies: The 2015 Annual Conference of the North AmericanChapteroftheACL,2015.P.1323–1328.[Электронныйресурс].URL:https://www.aclweb.org/anthology/N15-1146.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).93.Deng L., Wiebe J.

Sentiment propagation via implicature constraints//Proceedings of the 14th Conference of the European Chapter of the Association forComputational Linguistics, 2014. P. 377–385. [Электронный ресурс]. URL:https://www.aclweb.org/anthology/E14-1040.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).94.Document-level Sentiment Inference with Social, Faction, and DiscourseContext / E. Choi, H. Rashkin, L. Zettlemoyer, Y.

Choi // Proceedings of the 54thAnnual Meeting of the Association for Computational Linguistics. 2016. P. 333–343.[Электронный ресурс]. URL: https://www.aclweb.org/anthology/P16-1032.pdf, (датаобращения: 15.12.2019).14795.Duric A., Song F. Feature selection for sentiment analysis based on contentand syntax models // Decision support systems, 2012. Т. 53. №. 4. P.

704–711.[Электронный ресурс]. URL: https://www.aclweb.org/anthology/W11-1712.pdf, (датаобращения: 15.12.2019).96.Effective Sentiment Analysis of Chinese Online Reviews with Syntax Treeand Linguistics Heuristics / C. Cai, Q. Meng, J. Ji, Z. Wang //International Journal ofAdvancements in Computing Technology, 2013.

Т. 5. №. 1. P. 8–19. [Электронныйресурс].URL:https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/asi.21206,(датаобращения: 15.12.2019).97.Elhadad M. K., Li K. F., Gebali F. Sentiment Analysis of Arabic andEnglish Tweets //Workshops of the International Conference on Advanced InformationNetworking and Applications.

Springer, Cham, 2019. P. 334–348. [Электронныйресурс]. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-15035-8_32, (датаобращения: 15.12.2019).98.Entity Based sentiment analysis using syntax patterns and convolutionalneural network / I.A. Karpov, M.V. Kozhevnikov, V.I. Kazorin, N.R. Nemov//Dialogue,2016.Т.2.[Электронныйресурс].URL:http://www.dialog-21.ru/media/3767/karpov.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).99.Filatova E. Sarcasm detection using sentiment flow shifts //The ThirtiethInternational Flairs Conference, 2017. P.

262–269. [Электронный ресурс]. URL:https://www.aaai.org/ocs/index.php/FLAIRS/FLAIRS17/paper/viewPDFInterstitial/15480/14943, (дата обращения: 15.12.2019).100. Gamon M. Sentiment classification on customer feedback data: noisy data,large feature vectors, and the role of linguistic analysis // Proceedings of the 20thinternational conference on Computational Linguistics. Association for ComputationalLinguistics,2004.[Электронныйресурс].URL:https://www.aclweb.org/anthology/C04-1121.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).101. Generating a gold standard for a Swedish sentiment lexicon / J.

Rouces, N.Tahmasebi, L. Borin, S.R. Eide //Proceedings of the Eleventh International Conferenceon Language Resources and Evaluation (LREC-2018), 2018. P. 2689–2694.148[Электронный ресурс]. URL: https://www.aclweb.org/anthology/L18-1426.pdf, (датаобращения: 15.12.2019).102. Ghiassi M., Skinner J., Zimbra D. Twitter brand sentiment analysis: Ahybrid system using n-gram analysis and dynamic artificial neural network //ExpertSystems with applications, 2013.

Т. 40. №. 16. P. 6266–6282. [Электронный ресурс].URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0957417413003552, (датаобращения: 15.12.2019).103. Hangya V., Szántó Z., Farkas R. Latent syntactic structure-based sentimentanalysis //2017 2nd IEEE International Conference on Computational Intelligence andApplications (ICCIA). IEEE, 2017. P. 248–254. [Электронный ресурс]. URL:http://real.mtak.hu/64698/1/paper-iccai.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).104. Hatzivassiloglou V., McKeown K.

Характеристики

Список файлов диссертации

Тональность текста синтаксические паттерны выражения отношений между сущностями
Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6417
Авторов
на СтудИзбе
307
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее