Главная » Просмотр файлов » Диссертация

Диссертация (1173445), страница 28

Файл №1173445 Диссертация (Тональность текста синтаксические паттерны выражения отношений между сущностями) 28 страницаДиссертация (1173445) страница 282020-05-15СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 28)

[Электронныйресурс]. URL: https://www.aclweb.org/anthology/D13-1170.pdf, (дата обращения:15.12.2019).136. Rusnachenko N., Loukachevitch N. Using convolutional neural networksfor sentiment attitude extraction from analytical texts //EPiC Series in Language andLinguistics,2019.Т.4.P.1–10.[Электронныйресурс].URL:https://mail.easychair.org/publications/download/pQrC, (дата обращения: 15.12.2019).137.

Rusnachenko N., Loukachevitch N.V. Extracting Sentiment Attitudes fromAnalytical Texts via Piecewise Convolutional Neural Network //DAMDID/RCDL,2018.P.270–276.[Электронныйресурс].URL:154https://pdfs.semanticscholar.org/711f/5d4e622c4055508fed8d27c4fe50887a1aa4.pdf,(дата обращения: 15.12.2019).138. Saif H., He Y., Alani H. Semantic sentiment analysis of twitter//International semantic web conference.

Springer, Berlin, Heidelberg, 2012. P. 508–524. [Электронный ресурс]. URL: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/9783-642-35176-1_32.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).139. Saura J. R., Palos-Sanchez P., Grilo A. Detecting indicators for startupbusiness success: Sentiment analysis using text data mining //Sustainability, 2019. Т.11.№.3.[Электронныйресурс].URL:https://www.mdpi.com/2071-1050/11/3/917/pdf, (дата обращения: 15.12.2019).140. Scheible С., Schutze H. Sentiment Relevance // Proceedings of the 51stAnnual Meeting of the Association for Computational Linguistics.

Sofia, 2013. P. 954–963. [Электронный ресурс]. URL: https://www.aclweb.org/anthology/P13-1094.pdf,(дата обращения: 15.12.2019).141. SenticNet 4: A semantic resource for sentiment analysis based onconceptual primitives / E. Cambria, S. Poria, R. Bajpai, B. Schuller // Proceedings ofCOLING 2016, the 26th international conference on computational linguistics:Technicalpapers,2016.P.2666–2677.[Электронныйресурс].URL:https://www.aclweb.org/anthology/C16-1251.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).142. Sentiment analysis is a big suitcase / E. Cambria, S.

Poria, A. Gelbukh, M.Thelwall //IEEE Intelligent Systems, 2017. Т. 32. №. 6. P. 74–80. [Электронныйресурс].URL:https://www.sentic.net/sentiment-analysis-suitcase.pdf,(датаобращения: 15.12.2019).143. Sentiment analysis using dependency trees and named-entities / U.Yasavur, J. Travieso, C. Lisetti, N.D. Rishe //The Twenty-Seventh International FlairsConference,2014.P.134–139.[Электронныйресурс].URL:https://www.aaai.org/ocs/index.php/FLAIRS/FLAIRS14/paper/viewFile/7869/7837,(дата обращения: 15.12.2019).144.

Sindhwani V., Melville P. Document-word co-regularization for semisupervised sentiment analysis //2008 Eighth IEEE International Conference on Data155Mining. IEEE, 2008. P. 1025–1030. [Электронный ресурс]. URL: http://www.premmelville.com/publications/sentiment-icdm08-extended.pdf,(датаобращения:15.12.2019).145.

S-Sense: A sentiment analysis framework for social media sensing / C.Haruechaiyasak, A. Kongthon, P. Palingoon, K. Trakultaweekoon //Proceedings of theIJCNLP 2013 Workshop on Natural Language Processing for Social Media(SocialNLP),2013.P.6–13.[Электронныйресурс].URL:https://www.aclweb.org/anthology/W13-4202.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).146. Stone P.

J., Dunphy D. C., Smith M. S. The general inquirer: A computerapproach to content analysis. Cambridge: The MIT Press, 1966.147. Stoyanov V., Cardie C., Wiebe J. Multi-Perspective Question Answeringusing he OpQA corpus // Proceedings of the Human Language TechnologiesConference,2005.P.923–930.[Электронныйресурс].URL:https://www.aclweb.org/anthology/H05-1116.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).148.

Tausczik Y. R., Pennebaker J. W. The psychological meaning of words:LIWC and computerized text analysis methods //Journal of language and socialpsychology, 2010. Т. 29. №. 1. P. 24–54. [Электронный ресурс]. URL:https://www.academia.edu/download/31106320/LIWC-REVIEW-2010.pdf,(датаобращения: 15.12.2019).149. Thet T. T., Na J. C., Khoo C. S. G. Aspect-based sentiment analysis ofmovie reviews on discussion boards //Journal of information science, 2010. Т. 36. №.

6.P.823–848.[Электронныйресурс].URL:http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.895.7678&rep=rep1&type=pdf, (дата обращения: 15.12.2019).150. Titov I., McDonald R.T. A Joint Model of Text and Aspect Ratings forSentiment Summarisation // ACL, 2008. P. 308–316. [Электронный ресурс]. URL:https://www.aclweb.org/anthology/P08-1036.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).151.

Tsur O., Davidov D., Rappoport A. A Great Catchy Name: SemiSupervised Recognition of Sarcastic Sentences in Online Product Reviews // AAAIConference on Artificial Intelligence. 2010. P.162–169. [Электронный ресурс]. URL:156https://www.aaai.org/ocs/index.php/ICWSM/ICWSM10/paper/download/1495/1851,(дата обращения: 15.12.2019).152.

Turney P. D. Thumbs up or thumbs down?: semantic orientation applied tounsupervised classification of reviews //Proceedings of the 40th annual meeting onassociation for computational linguistics. Association for Computational Linguistics,2002.P.417–424.[Электронныйресурс].URL:https://arxiv.org/ftp/cs/papers/0212/0212032.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).153. Vanmassenhove E., Cabral J.

P., Haider F. Prediction of Emotions fromText using Sentiment Analysis for Expressive Speech Synthesis //SSW, 2016. P. 21–26.[Электронныйресурс].URL:https://www.researchgate.net/profile/Fasih_Haider/publication/305827107_Prediction_of_Emotions_from_Text_using_Sentiment_Analysis_for_Expressive_Speech_Synthesis/links/5a37c08ba6fdccdd41fdb750/Prediction-of-Emotions-from-Text-usingSentiment-Analysis-for-Expressive-Speech-Synthesis.pdf,(датаобращения:15.12.2019).154. Wang X., Jiang W., Luo Z. Combination of convolutional and recurrentneural network for sentiment analysis of short texts //Proceedings of COLING 2016, the26th international conference on computational linguistics: Technical papers, 2016.

P.2428–2437. [Электронный ресурс]. URL: https://www.aclweb.org/anthology/C161229.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).155. Wiebe J. Learning subjective adjectives from corpora // Aaai/iaai, 2000. Т.20. [Электронный ресурс]. URL: https://www.aaai.org/Papers/AAAI/2000/AAAI00113.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).156. Wiebe J.

M. Tracking point of view in narrative //ComputationalLinguistics, 1994. Т. 20. №. 2. P. 233–287. [Электронный ресурс]. URL:https://arxiv.org/pdf/cmp-lg/9407019, (дата обращения: 15.12.2019).157. Wiebe J. M., Bruce R. F., O’Hara T. P. Development and use of a goldstandard data set for subjectivity classifications //Proceedings of the 37th annualmeeting of the Association for Computational Linguistics, 1999.

P. 246–253.157[Электронный ресурс]. URL: https://www.aclweb.org/anthology/P99-1032.pdf, (датаобращения: 15.12.2019).158. Wiebe J., Wilson T., Cardie C. Annotating expressions of opinions andemotions in language // Language Resources and Evaluation, 2005. volume 39, № 2-3,P.165–210.[Электронныйресурс].URL:(датаобращения:https://link.springer.com/article/10.1007/s10579-005-7880-9,15.12.2019).159. Wilson T., Wiebe J., Hoffmann P. Recognizing contextual polarity inphrase-level sentiment analysis //Proceedings of Human Language TechnologyConference and Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing,2005.P.347–354.[Электронныйресурс].URL:https://www.aclweb.org/anthology/H05-1044.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).160. Wolny W.

Sentiment analysis of Twitter data using emoticons and emojiideograms //Studia Ekonomiczne, 2016. Т. 296. P. 163–171. [Электронный ресурс].URL:http://cejsh.icm.edu.pl/cejsh/element/bwmeta1.element.cejsh-74a49185-95f0-4712-a09f-ced5bf5477f1/c/10.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).161. Yang B., Cardie C. Joint inference for fine-grained opinion extraction//Proceedings of the 51st Annual Meeting of the Association for ComputationalLinguistics (Volume 1: Long Papers), 2013. P. 1640–1649.

[Электронный ресурс].URL: https://www.aclweb.org/anthology/P13-1161.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).162. Yang C-S., Shin H.-P. A Rule-Based Approach For Effective SentimentAnalysis // Pacific Asia Conference on Information Systems, 2012. [Электронныйресурс].URL:https://pdfs.semanticscholar.org/abc7/b6834e7e81088b9f2c03d246e2643e5f3c82.pdf,(дата обращения: 15.12.2019).163. Zhang C., Li Q., Song D. Syntax-Aware Aspect-Level SentimentClassification with Proximity-Weighted Convolution Network //Proceedings of the42nd International ACM SIGIR Conference on Research and Development inInformation Retrieval.

ACM, 2019. P. 1145–1148. [Электронный ресурс]. URL:https://arxiv.org/pdf/1909.10171, (дата обращения: 15.12.2019).158164. Zhang L., Liu B. Identifying noun product features that imply opinions//Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for ComputationalLinguistics: Human Language Technologies: short papers-Volume 2. Association forComputational Linguistics, 2011. P. 575–580.

[Электронный ресурс]. URL:https://www.aclweb.org/anthology/P11-2101.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).Список электронных ресурсов164. MyStem // URL: https://github.com/nlpub/pymystem3, (дата обращения:15.12.2019).165. Natural Language Tool Kit // URL: https://www.nltk.org/, (датаобращения: 15.12.2019).166. Open Corpora // URL: http://opencorpora.org/, (дата обращения:15.12.2019).167.

PyMorphy2//URL:https://github.com/kmike/pymorphy2,(датаобращения: 15.12.2019).168. Rupperhofen J. MPQA Annotation Scheme Details // mpqa.cs.pitt.edu.URL: http://mpqa.cs.pitt.edu/annotation/mpqa_scheme, (дата обращения: 15.12.2019).169. RuSentRel//URL:https://github.com/nicolay-r/RuSentRel,(датаобращения: 15.12.2019).170.

Характеристики

Список файлов диссертации

Тональность текста синтаксические паттерны выражения отношений между сущностями
Свежие статьи
Популярно сейчас
Зачем заказывать выполнение своего задания, если оно уже было выполнено много много раз? Его можно просто купить или даже скачать бесплатно на СтудИзбе. Найдите нужный учебный материал у нас!
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