Главная » Просмотр файлов » Диссертация

Диссертация (1173445), страница 27

Файл №1173445 Диссертация (Тональность текста синтаксические паттерны выражения отношений между сущностями) 27 страницаДиссертация (1173445) страница 272020-05-15СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 27)

R. Predicting the semantic orientation ofadjectives //Proceedings of the 35th annual meeting of the association for computationallinguistics and eighth conference of the european chapter of the association forcomputational linguistics.–Association for Computational Linguistics, 1997. P. 174–181. [Электронный ресурс]. URL: https://www.aclweb.org/anthology/P97-1023.pdf,(дата обращения: 15.12.2019).105. Hatzivassiloglou V., Wiebe J. M. Effects of adjective orientation andgradability on sentence subjectivity //Proceedings of the 18th conference onComputational linguistics.

Volume 1. Association for Computational Linguistics, 2000.P. 299–305. [Электронный ресурс]. URL: https://www.aclweb.org/anthology/C001044.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).106. Hiai S., Shimada K. Sarcasm detection using features based on indicatorand roles //International Conference on Soft Computing and Data Mining. Springer,Cham,2018.P.418–428.[Электронныйресурс].URL:https://www.researchgate.net/profile/Kazutaka_Shimada/publication/322394551_Sarcasm_Detection_Using_Features_Based_on_Indicator_and_Roles/links/5c775ed8458515831f757d12/Sarcasm-Detection-Using-Features-Based-on-Indicator-and-Roles.pdf, (датаобращения: 15.12.2019).149107. Huq M. R., Ali A., Rahman A. Sentiment analysis on Twitter data usingKNN and SVM //IJACSA International Journal of Advanced Computer Science andApplications, 2017.

Т. 8. №. 6. P. 19–25. [Электронный ресурс]. URL:https://pdfs.semanticscholar.org/05a8/78000170abcd0c6f8208080470858422e17c.pdf,(дата обращения: 15.12.2019).108. Jagtap V. S., Pawar K. Analysis of different approaches to sentence-levelsentiment classification //International Journal of Scientific Engineering andTechnology, 2013. Т. 2.

№. 3. P. 164–170. [Электронный ресурс]. URL:https://s3.amazonaws.com/academia.edu.documents/32491632/paper11.pdf?responsecontentdisposition=inline%3B%20filename%3DAnalysis_of_different_approaches_to_Sent.pdf&X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-AmzCredential=AKIAIWOWYYGZ2Y53UL3A%2F20200221%2Fus-east1%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Date=20200221T232458Z&X-AmzExpires=3600&X-Amz-SignedHeaders=host&X-AmzSignature=8338d789a56e5267a4d1f40948eb20448ab943fcd2ea0faa466c94188254c897, (дата обращения: 15.12.2019).109. Khoo C. S. G., Johnkhan S. B. Lexicon-based sentiment analysis:Comparative evaluation of six sentiment lexicons //Journal of Information Science,2018.Т.44.№.4.P.491–511.[Электронныйресурс].URL:https://dr.ntu.edu.sg/bitstream/10220/42704/1/Lexiconbased%20sentiment%20analysis%20_%20Comparative%20evaluation%20of%20six%20sentiment%20lexicons.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).110.

Klenner М., Amsler M. Sentiframes: a resource for verb-centered germansentiment inference // Proceedings of the Tenth International Conference on LanguageResources and Evaluation (LREC 2016), Portorož (Slovenia), 23 May 2016 - 28 May2016,2016.P.2888–2891.[Электронныйhttps://www.zora.uzh.ch/id/eprint/126248/1/965_Paper.pdf,15.12.2019).ресурс].(датаURL:обращения:150111. Kochergina K. S. Approaches to Forming an Evaluative Lexicon (JuridicalLinguisticAspect),2015.[Электронныйресурс].URL:(датаhttp://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/vtls:000534180,обращения: 15.12.2019).112. Kraus M., Feuerriegel S. Sentiment analysis based on rhetorical structuretheory: Learning deep neural networks from discourse trees //Expert Systems withApplications,2019.Т.118.P.65–79.[Электронныйресурс].URL:https://arxiv.org/pdf/1704.05228.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).113.

Lexicon Adaptation for Spanish Emotion Mining / F.M. Plaza-del-Arco,M.D. Molina-González, S.M. Jiménez-Zafra, M.T. Martín-Valdivia //Procesamiento delLenguaje Natural, 2018. Т. 61. P. 117–124. [Электронный ресурс]. URL:http://journal.sepln.org/sepln/ojs/ojs/index.php/pln/article/viewFile/2018-61-13/3386,(дата обращения: 15.12.2019).114. Li D., Qian J. Text sentiment analysis based on long short-term memory//2016 First IEEE International Conference on Computer Communication and theInternet (ICCCI).

IEEE, 2016. P. 471–475. [Электронный ресурс]. URL:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7778967, (дата обращения: 15.12.2019).115. Li G., Liu F. Application of a clustering method on sentiment analysis//Journal of Information Science, 2012. Т. 38. №. 2. P. 127–139.

[Электронныйресурс]. URL: https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/0165551511432670, (датаобращения: 15.12.2019).116. Liu B. Sentiment Analysis and Opinion Mining // Toronto: Morgan &Claypool Publishers, 2012. 184 p.117. Loukachevitch N., Lashevich G. Multiword expressions in RussianThesauri RuThes and RuWordNet. Proceedings of the AINL FRUCT 2016, 2016. P.66–71. [Электронный ресурс]. URL: https://fruct.org/publications/AINL-FRUCT2016/files/Lou.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).118. Loukachevitch N., Rusnachenko N. Extracting sentiment attitudes fromanalytical texts //arXiv preprint arXiv:1808.08932, 2018.

[Электронный ресурс]. URL:https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1808/1808.08932.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).151119. Märkle-Huß J., Feuerriegel S., Prendinger H. Improving sentiment analysiswith document-level semantic relationships from rhetoric discourse structures//Proceedings of the 50th Hawaii International Conference on System Sciences.

HICSS,2017.P.1142–1151.[Электронныйресурс].URL:https://www.research-collection.ethz.ch/bitstream/handle/20.500.11850/182422/paper0139.pdf?sequence=2,(дата обращения: 15.12.2019).120. Mavljutov R. R., Ostapuk N. A. Using basic syntactic relations forsentiment analysis //Computational Linguistics and Intellectual Technologies:Proceedings of the International Conference «Dialog», 2013.

P. 91–100. [Электронныйресурс]. URL: http://www.dialog-21.ru/media/1268/mavljutovrr.pdf, (дата обращения:15.12.2019).121. Modeling Sentiment and Aspect Using Syntax: A Topic Model Approach /R. Xiea, M. Xiab, C. Lia, R.Y.K. Lauc // Proceedings of the 5th IIAE InternationalConference on Intelligent Systems and Image Processing, 2017. P. 191–196.ресурс].[ЭлектронныйURL:https://pdfs.semanticscholar.org/12ef/2699787de36060e7f63afb802c676174459f.pdf,(дата обращения: 15.12.2019).122.

Mohammad S. M. A Practical Guide to Sentiment Annotation: Challengesand Solutions // Proceedings of the 7th Workshop on Computational Approaches toSubjectivity, Sentiment and Social Media Analysis, 2016. P. 174–179. [Электронныйресурс]. URL: https://www.aclweb.org/anthology/W16-0429.pdf, (дата обращения:15.12.2019).123. Mohammad S.

M. Sentiment analysis: Detecting valence, emotions, andother affectual states from text //Emotion measurement. Woodhead Publishing, 2016. P.201–237.[Электронныйресурс].https://saifmohammad.com/WebDocs/emotion-survey.pdf,(датаURL:обращения:15.12.2019).124. Mullen T., Collier N. Sentiment analysis using support vector machineswith diverse information sources //Proceedings of the 2004 conference on empiricalmethods in natural language processing, 2004. P.

412–418. [Электронный ресурс].152URL:https://www.aclweb.org/anthology/W04-3253.pdf,обращения:(дата15.12.2019).125. Multilingual sentiment analysis: A new approach to measuring conflict inlegislative speeches / S.O. Proksch, W. Lowe, J. Wäckerle, S. Soroka //LegislativeStudies Quarterly, 2019.

Т. 44. №. 1. P. 97–131. [Электронный ресурс]. URL:https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/lsq.12218,обращения:(дата15.12.2019).126. Nasukawa T., Yi J. Sentiment analysis: Capturing favorability using naturallanguage processing // Proceedings of the 2nd international conference on Knowledgecapture.ACM,2003.P.70–77.[Электронныйресурс].URL:https://www.researchgate.net/profile/Jeonghee_Yi/publication/220916772_Sentiment_analysis_Capturing_favorability_using_natural_language_processing/links/54ff4b970cf2741b69f63f22.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).127. Neethu M.

S., Rajasree R. Sentiment analysis in twitter using machinelearningtechniques//2013FourthInternationalConferenceonComputing,Communications and Networking Technologies (ICCCNT). IEEE, 2013. P. 1–5.[Электронный ресурс]. URL: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6726818,(дата обращения: 15.12.2019).128. Odağ Ö., Schreier M. Qualitative Forschung in der Medienpsychologie//Handbuch Qualitative Forschung in der Psychologie, 2017. P. 1–16.

[Электронныйресурс]. URL: https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007%2F978-3-65818387-5_68-1, (дата обращения: 15.12.2019).129. Pang B., Lee L. Opinion mining and sentiment analysis //Foundations andTrends® in Information Retrieval. Boston: now Publishers Inc, 2008. Т. 2. №.

1–2. P.1–135.130. Pang B., Lee L., Vaithyanathan S. Thumbs up?: sentiment classificationusing machine learning techniques //Proceedings of the ACL-02 conference onEmpirical methods in natural language processing-Volume 10. Association forComputationalLinguistics,2002.P.79–86.[Электронныйhttps://arxiv.org/pdf/cs/0205070.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).ресурс].URL:153131. Paul D., Frank A. Ranking and Selecting Multi-Hop Knowledge Paths toBetter Predict Human Needs //arXiv preprint arXiv:1904.00676, 2019. [Электронныйресурс]. URL: https://arxiv.org/pdf/1904.00676, (дата обращения: 15.12.2019).132.

Polarity analysis of texts using discourse structure / B. Heerschop, F.Goossen, A. Hogenboom [et al.] //Proceedings of the 20th ACM internationalconference on Information and knowledge management. ACM, 2011. P. 1061–1070.ресурс].[ЭлектронныйURL:https://www.academia.edu/download/56954841/cikm2011.pdf,(датаобращения:15.12.2019).133.

Polarity shift detection, elimination and ensemble: A three-stage model fordocument-level sentiment analysis / R. Xia, F. Xu, J. Yu [et al.] //InformationProcessing & Management, 2016. Т. 52. №. 1. P. 36–45. [Электронный ресурс]. URL:https://w.sentic.net/polarity-shift-detection.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).134. Rashkin H., Singh S., Choi Y.

Connotation Frames: A Data drivenInvestigation // Proceedings of Association for Computational Linguistics ConferenceACL-2016,2016.P.311–322.ресурс].[ЭлектронныйURL:https://arxiv.org/pdf/1506.02739, (дата обращения: 15.12.2019).135. Recursive deep models for semantic compositionality over a sentimenttreebank / R Socher, A Perelygin, J Wu [et al.] //Proceedings of the 2013 conference onempirical methods in natural language processing, 2013. P. 1631–1642.

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
6418
Авторов
на СтудИзбе
307
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее