Zeitschriftenartikel zum Thema „Corpus de tweets“
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Mitra, Tanushree, und Eric Gilbert. „CREDBANK: A Large-Scale Social Media Corpus With Associated Credibility Annotations“. Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 9, Nr. 1 (03.08.2021): 258–67. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v9i1.14625.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Lu, Wenbo Wang, Meenakshi Nagarajan, Shaojun Wang und Amit Sheth. „Extracting Diverse Sentiment Expressions with Target-Dependent Polarity from Twitter“. Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 6, Nr. 1 (03.08.2021): 50–57. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v6i1.14252.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Yuan-Chi, Mohammed Ali Al-Garadi, Whitney Bremer, Jane M. Zhu, David Grande und Abeed Sarker. „Developing an Automatic System for Classifying Chatter About Health Services on Twitter: Case Study for Medicaid“. Journal of Medical Internet Research 23, Nr. 5 (03.05.2021): e26616. http://dx.doi.org/10.2196/26616.
Der volle Inhalt der QuelleAl-Twairesh, Nora, Hend Al-Khalifa, AbdulMalik Al-Salman und Yousef Al-Ohali. „AraSenTi-Tweet: A Corpus for Arabic Sentiment Analysis of Saudi Tweets“. Procedia Computer Science 117 (2017): 63–72. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2017.10.094.
Der volle Inhalt der QuelleAbayomi-Alli, Adebayo, Olusola Abayomi-Alli, Sanjay Misra und Luis Fernandez-Sanz. „Study of the Yahoo-Yahoo Hash-Tag Tweets Using Sentiment Analysis and Opinion Mining Algorithms“. Information 13, Nr. 3 (15.03.2022): 152. http://dx.doi.org/10.3390/info13030152.
Der volle Inhalt der QuelleV, Ashwin. „Twitter Tweet Classifier“. IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) 5, Nr. 1 (01.03.2016): 41. http://dx.doi.org/10.11591/ijai.v5.i1.pp41-44.
Der volle Inhalt der QuellePark, Jung Ran, und Houda El Mimouni. „Emoticons and non-verbal communications across Arabic, English, and Korean Tweets“. Global Knowledge, Memory and Communication 69, Nr. 8/9 (06.06.2020): 579–95. http://dx.doi.org/10.1108/gkmc-02-2020-0021.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Quanzhi, Sameena Shah, Xiaomo Liu und Armineh Nourbakhsh. „Data Sets: Word Embeddings Learned from Tweets and General Data“. Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 11, Nr. 1 (03.05.2017): 428–36. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v11i1.14859.
Der volle Inhalt der QuelleVieira da Silva, Fernando J., Norton T. Roman und Ariadne M. B. R. Carvalho. „Stock market tweets annotated with emotions“. Corpora 15, Nr. 3 (November 2020): 343–54. http://dx.doi.org/10.3366/cor.2020.0203.
Der volle Inhalt der QuelleMcDonald, Graham, Romain Deveaud, Richard McCreadie, Craig Macdonald und Iadh Ounis. „Tweet Enrichment for Effective Dimensions Classification in Online Reputation Management“. Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 9, Nr. 1 (03.08.2021): 654–57. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v9i1.14674.
Der volle Inhalt der QuelleSmułczyński, Michał. „Microblogging in Denmark and Poland — a contrastive analysis. Part II“. Scandinavian Philology 19, Nr. 2 (2021): 285–312. http://dx.doi.org/10.21638/11701/spbu21.2021.205.
Der volle Inhalt der QuelleSlemp, Katie. „Attitudes towards varied inclusive language use in Spanish on Twitter“. Working papers in Applied Linguistics and Linguistics at York 1 (13.09.2021): 60–74. http://dx.doi.org/10.25071/2564-2855.6.
Der volle Inhalt der QuelleMaceda, Lany L., Jennifer L. Llovido und Thelma D. Palaoag. „Corpus Analysis of Earthquake Related Tweets through Topic Modelling“. International Journal of Machine Learning and Computing 7, Nr. 6 (Dezember 2017): 194–97. http://dx.doi.org/10.18178/ijmlc.2017.7.6.645.
Der volle Inhalt der QuelleRoberts, Helen, Bernd Resch, Jon Sadler, Lee Chapman, Andreas Petutschnig und Stefan Zimmer. „Investigating the Emotional Responses of Individuals to Urban Green Space Using Twitter Data: A Critical Comparison of Three Different Methods of Sentiment Analysis“. Urban Planning 3, Nr. 1 (29.03.2018): 21–33. http://dx.doi.org/10.17645/up.v3i1.1231.
Der volle Inhalt der QuelleShin, Han-Sub, Hyuk-Yoon Kwon und Seung-Jin Ryu. „A New Text Classification Model Based on Contrastive Word Embedding for Detecting Cybersecurity Intelligence in Twitter“. Electronics 9, Nr. 9 (18.09.2020): 1527. http://dx.doi.org/10.3390/electronics9091527.
Der volle Inhalt der QuelleDynel, Marta. „#HaStatoPutin Affinity Space: From Political Work to Autotelic Humor“. Social Media + Society 8, Nr. 4 (Oktober 2022): 205630512211387. http://dx.doi.org/10.1177/20563051221138760.
Der volle Inhalt der QuelleAlruily, Meshrif. „Issues of Dialectal Saudi Twitter Corpus“. International Arab Journal of Information Technology 17, Nr. 3 (01.05.2019): 367–74. http://dx.doi.org/10.34028/iajit/17/3/10.
Der volle Inhalt der QuelleFernández-Martínez, Nicolás José. „The FGLOCTweet Corpus: An English tweet-based corpus for fine-grained location-detection tasks“. Research in Corpus Linguistics 10, Nr. 1 (2022): 117–33. http://dx.doi.org/10.32714/ricl.10.01.06.
Der volle Inhalt der QuelleBreeze, Ruth. „Angry tweets“. Journal of Language Aggression and Conflict 8, Nr. 1 (25.02.2020): 118–45. http://dx.doi.org/10.1075/jlac.00033.bre.
Der volle Inhalt der QuelleBaig, Amber, Mutee U. Rahman, Hameedullah Kazi und Ahsanullah Baloch. „Developing a POS Tagged Corpus of Urdu Tweets“. Computers 9, Nr. 4 (07.11.2020): 90. http://dx.doi.org/10.3390/computers9040090.
Der volle Inhalt der QuelleSingh, Purva. „Covhindia: Deep Learning Framework for Sentiment Polarity Detection of Covid-19 Tweets in Hindi“. International Journal on Natural Language Computing 9, Nr. 5 (30.10.2020): 23–34. http://dx.doi.org/10.5121/ijnlc.2020.9502.
Der volle Inhalt der QuellePereira, Márcia Helena de Melo, und Ana Claudia Oliveira Azevedo. „A reelaboração de gêneros em tweets: propósitos comunicativos em 280 caracteres“. Fórum Linguístico 19, Nr. 3 (23.11.2022): 8232–51. http://dx.doi.org/10.5007/1984-8412.2022.e76925.
Der volle Inhalt der QuelleTak, Raghu. „A Quantifiable Analysis of Ambivalence in Tweets“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, Nr. 4 (30.04.2022): 691–99. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.41340.
Der volle Inhalt der QuelleWeissenbacher, Davy, Abeed Sarker, Ari Klein, Karen O’Connor, Arjun Magge und Graciela Gonzalez-Hernandez. „Deep neural networks ensemble for detecting medication mentions in tweets“. Journal of the American Medical Informatics Association 26, Nr. 12 (27.09.2019): 1618–26. http://dx.doi.org/10.1093/jamia/ocz156.
Der volle Inhalt der QuelleEscamilla, Imelda, Clodoveu A. Davis Jr., Marco Moreno-Ibarra und Vladimir Luna. „Geocoding of Spatial Relationships Contained in Tweets“. International Journal of Knowledge Society Research 7, Nr. 1 (Januar 2016): 26–42. http://dx.doi.org/10.4018/ijksr.2016010102.
Der volle Inhalt der QuelleTahir, Bilal, und Muhammad Amir Mehmood. „Anbar: Collection and analysis of a large scale Urdu language Twitter corpus“. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems 42, Nr. 5 (31.03.2022): 4789–800. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-219266.
Der volle Inhalt der QuelleAlmuqren, Latifah, und Alexandra Cristea. „AraCust: a Saudi Telecom Tweets corpus for sentiment analysis“. PeerJ Computer Science 7 (20.05.2021): e510. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.510.
Der volle Inhalt der QuelleValdez, Danny, und Jennifer B. Unger. „Difficulty Regulating Social Media Content of Age-Restricted Products: Comparing JUUL’s Official Twitter Timeline and Social Media Content About JUUL“. JMIR Infodemiology 1, Nr. 1 (07.12.2021): e29011. http://dx.doi.org/10.2196/29011.
Der volle Inhalt der QuelleMakowska, Magdalena. „#naukanatwitterze. O multimodalnym designie informacji w dyskursie cyfrowym“. Forum Lingwistyczne, Nr. 7 (20.11.2020): 89–104. http://dx.doi.org/10.31261/fl.2020.07.07.
Der volle Inhalt der QuelleSchaefer, Robin, und Manfred Stede. „Argument Mining on Twitter: A survey“. it - Information Technology 63, Nr. 1 (01.02.2021): 45–58. http://dx.doi.org/10.1515/itit-2020-0053.
Der volle Inhalt der QuelleMartínez-Cámara, Eugenio, M. Teresa Martín-Valdivia, L. Alfonso Ureña-López und Ruslan Mitkov. „Polarity classification for Spanish tweets using the COST corpus“. Journal of Information Science 41, Nr. 3 (03.02.2015): 263–72. http://dx.doi.org/10.1177/0165551514566564.
Der volle Inhalt der QuelleSulaiman, Hamdun, Muhamad Ryansyah, Kudiantoro Widianto, Sidik Sidik und Andria Nugraha. „Implementasi Machine Learning Dengan Metode Text Mining Pada Twitter“. Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi 7, Nr. 1 (20.01.2024): 52–62. http://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i1.23734.
Der volle Inhalt der QuelleBel-Enguix, Gemma, Helena Gómez-Adorno, Alejandro Pimentel, Sergio-Luis Ojeda-Trueba und Brian Aguilar-Vizuet. „Negation Detection on Mexican Spanish Tweets: The T-MexNeg Corpus“. Applied Sciences 11, Nr. 9 (25.04.2021): 3880. http://dx.doi.org/10.3390/app11093880.
Der volle Inhalt der QuelleAl-Laith, Ali, Muhammad Shahbaz, Hind F. Alaskar und Asim Rehmat. „AraSenCorpus: A Semi-Supervised Approach for Sentiment Annotation of a Large Arabic Text Corpus“. Applied Sciences 11, Nr. 5 (09.03.2021): 2434. http://dx.doi.org/10.3390/app11052434.
Der volle Inhalt der QuelleAlbu, Elena. „“Tired, emotional and very very happy. Fantastic day #AFC.” The Expression of Emotions on Twitter during the 2014 European Elections“. Recherches anglaises et nord-américaines 51, Nr. 1 (2018): 57–70. http://dx.doi.org/10.3406/ranam.2018.1564.
Der volle Inhalt der QuelleKuhaneswaran, Banujan, Banage T. G. S. Kumara und Incheon Paik. „Strengthening Post-Disaster Management Activities by Rating Social Media Corpus“. International Journal of Systems and Service-Oriented Engineering 10, Nr. 1 (Januar 2020): 34–50. http://dx.doi.org/10.4018/ijssoe.2020010103.
Der volle Inhalt der QuelleSchneider, Ulrike. „How Trump tweets: A comparative analysis of tweets by US politicians“. Research in Corpus Linguistics 9, Nr. 2 (2021): 34–63. http://dx.doi.org/10.32714/ricl.09.02.03.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Xiaoyu, Jeroen Gevers und Luca Rossi. „“Can I write this is ableist AF in a peer review?”: A corpus-driven analysis of Twitter engagement strategies across disciplinary groups“. Ibérica, Nr. 46 (15.12.2023): 207–36. http://dx.doi.org/10.17398/2340-2784.46.207.
Der volle Inhalt der QuellePapaccio, Mara. „Matteo Salvini auf Twitter: eine Analyse ausgewählter sprachlicher, stilistischer und rhetorischer Strategien“. Italienisch 44, Nr. 87 (05.09.2022): 64–80. http://dx.doi.org/10.24053/ital-2022-0007.
Der volle Inhalt der QuelleCamargo, Jorge E., Vladimir Vargas-Calderon, Nelson Vargas und Liliana Calderón-Benavides. „Sentiment polarity classification of tweets using a extended dictionary“. Inteligencia Artificial 21, Nr. 62 (07.09.2018): 1. http://dx.doi.org/10.4114/intartif.vol21iss62pp1-12.
Der volle Inhalt der QuelleBrogueira, Gaspar, Fernando Batista und Joao P. Carvalho. „A Smart System for Twitter Corpus Collection, Management and Visualization“. International Journal of Technology and Human Interaction 13, Nr. 3 (Juli 2017): 13–32. http://dx.doi.org/10.4018/ijthi.2017070102.
Der volle Inhalt der QuelleBaihaqi, Wiga Maulana, Muliasari Pinilih und Miftakhul Rohmah. „Kombinasi K-Means dan Support Vector Machine (SVM) untuk Memprediksi Unsur Sara pada Tweet“. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer 7, Nr. 3 (22.05.2020): 501. http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.2020732126.
Der volle Inhalt der QuelleKnight, Dawn, Svenja Adolphs und Ronald Carter. „CANELC: constructing an e-language corpus“. Corpora 9, Nr. 1 (Mai 2014): 29–56. http://dx.doi.org/10.3366/cor.2014.0050.
Der volle Inhalt der QuelleAlbanyan, Abdullah, und Eduardo Blanco. „Pinpointing Fine-Grained Relationships between Hateful Tweets and Replies“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 10 (28.06.2022): 10418–26. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i10.21284.
Der volle Inhalt der QuelleAsraoui, Fadi Oukili. „Using the Machine Learning Naive Bayes Algorithms for Sentiment Analysis on Online Product Reviews in the Air of Energy Optimization“. E3S Web of Conferences 412 (2023): 01071. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202341201071.
Der volle Inhalt der QuelleAlvi, Arooj. „A Corpus Analysis of Online Education Tweets During Covid-19“. Pakistan Social Sciences Review 5, Nr. III (30.09.2021): 376–91. http://dx.doi.org/10.35484/pssr.2021(5-iii)28.
Der volle Inhalt der QuelleTarrade, Louis, Jean-Philippe Magué und Jean-Pierre Chevrot. „Detecting and categorising lexical innovations in a corpus of tweets“. Psychology of Language and Communication 26, Nr. 1 (01.01.2022): 313–29. http://dx.doi.org/10.2478/plc-2022-15.
Der volle Inhalt der QuellePascual, Daniel, Pilar Mur-Dueñas und Rosa Lorés. „Looking into international research groups’ digital discursive practices: Criteria and methodological steps taken towards the compilation of the EUROPRO digital corpus“. Research in Corpus Linguistics 8, Nr. 2 (2020): 87–102. http://dx.doi.org/10.32714/ricl.08.02.05.
Der volle Inhalt der QuelleCanhasi, Ercan, und Rexhep Shijaku. „Using Twitter to collect a multi-dialectal corpus of Albanian using advanced geotagging and dialect modeling“. PLOS ONE 18, Nr. 11 (27.11.2023): e0294284. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0294284.
Der volle Inhalt der QuelleHaque, Md Enamul, Eddie C. Ling, Aminul Islam und Mehmet Engin Tozal. „Predicting Domain Specific Personal Attitudes and Sentiment“. International Journal of Semantic Computing 14, Nr. 02 (Juni 2020): 199–222. http://dx.doi.org/10.1142/s1793351x20400073.
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