Artículos de revistas sobre el tema "TWITTER DATASET"
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Meier, Florian. "TWikiL – the Twitter Wikipedia Link Dataset". Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 16 (31 de mayo de 2022): 1292–301. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v16i1.19381.
Texto completoAlmalki, Jameel. "A machine learning-based approach for sentiment analysis on distance learning from Arabic Tweets". PeerJ Computer Science 8 (26 de julio de 2022): e1047. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1047.
Texto completoDar, Momna, Faiza Iqbal, Rabia Latif, Ayesha Altaf y Nor Shahida Mohd Jamail. "Policy-Based Spam Detection of Tweets Dataset". Electronics 12, n.º 12 (14 de junio de 2023): 2662. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12122662.
Texto completoFerragina, Paolo, Francesco Piccinno y Roberto Santoro. "On Analyzing Hashtags in Twitter". Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 9, n.º 1 (3 de agosto de 2021): 110–19. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v9i1.14584.
Texto completoThakur, Nirmalya. "MonkeyPox2022Tweets: A Large-Scale Twitter Dataset on the 2022 Monkeypox Outbreak, Findings from Analysis of Tweets, and Open Research Questions". Infectious Disease Reports 14, n.º 6 (14 de noviembre de 2022): 855–83. http://dx.doi.org/10.3390/idr14060087.
Texto completoGamal, Donia, Marco Alfonse, El-Sayed M.El-Horbaty y Abdel-Badeeh M.Salem. "Twitter Benchmark Dataset for Arabic Sentiment Analysis". International Journal of Modern Education and Computer Science 11, n.º 1 (8 de enero de 2019): 33–38. http://dx.doi.org/10.5815/ijmecs.2019.01.04.
Texto completoAguilar-Gallegos, Norman, Leticia Elizabeth Romero-García, Enrique Genaro Martínez-González, Edgar Iván García-Sánchez y Jorge Aguilar-Ávila. "Dataset on dynamics of Coronavirus on Twitter". Data in Brief 30 (junio de 2020): 105684. http://dx.doi.org/10.1016/j.dib.2020.105684.
Texto completoGuo, Xiaobo y Soroush Vosoughi. "A Large-Scale Longitudinal Multimodal Dataset of State-Backed Information Operations on Twitter". Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 16 (31 de mayo de 2022): 1245–50. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v16i1.19375.
Texto completoNia, Zahra Movahedi, Ali Ahmadi, Bruce Mellado, Jianhong Wu, James Orbinski, Ali Asgary y Jude D. Kong. "Twitter-based gender recognition using transformers". Mathematical Biosciences and Engineering 20, n.º 9 (2023): 15957–77. http://dx.doi.org/10.3934/mbe.2023711.
Texto completoSagarika, Namasani, Bommadi Sreenija Reddy, Vanka Varshitha, Kodavati Geetanjali, N. V. Ganapathi Raju y Latha Kunaparaju. "Sarcasm Discernment on Social Media Platform". E3S Web of Conferences 309 (2021): 01037. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202130901037.
Texto completoHernandez, Luis Alberto Robles, Tiffany J. Callahan y Juan M. Banda. "A biomedically oriented automatically annotated Twitter COVID-19 dataset". Genomics & Informatics 19, n.º 3 (30 de septiembre de 2021): e21. http://dx.doi.org/10.5808/gi.21011.
Texto completoChang, Rong-Ching, Ashwin Rao, Qiankun Zhong, Magdalena Wojcieszak y Kristina Lerman. "#RoeOverturned: Twitter Dataset on the Abortion Rights Controversy". Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 17 (2 de junio de 2023): 997–1005. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v17i1.22207.
Texto completoVanitha, C. N., S. Malathy, S. A. Krishna, M. Vanitha y Sathishkumar V. E. "Sentimental analysis using machine learning in Twitter dataset". Applied and Computational Engineering 6, n.º 1 (14 de junio de 2023): 953–58. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/6/20230966.
Texto completoSeno, Danar Wido y Arief Wibowo. "Analisis Sentimen Data Twitter Tentang Pasangan Capres-Cawapres Pemilu 2019 Dengan Metode Lexicon Based Dan Support Vector Machine". Jurnal Ilmiah FIFO 11, n.º 2 (1 de noviembre de 2019): 144. http://dx.doi.org/10.22441/fifo.2019.v11i2.004.
Texto completoTotare, Prof R. Y., Aishwarya Ahergawli, Abhijeet Girase, Ishwari Tale y Ayushi Khanbard. "A Review on Twitter Sentiment Analysis Using ML". International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, n.º 12 (31 de diciembre de 2022): 1930–33. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.48382.
Texto completoNeagu, Dan Claudiu, Andrei Bogdan Rus, Mihai Grec, Mihai Augustin Boroianu, Nicolae Bogdan y Attila Gal. "Towards Sentiment Analysis for Romanian Twitter Content". Algorithms 15, n.º 10 (28 de septiembre de 2022): 357. http://dx.doi.org/10.3390/a15100357.
Texto completoPfeffer, Jürgen, Daniel Matter, Kokil Jaidka, Onur Varol, Afra Mashhadi, Jana Lasser, Dennis Assenmacher et al. "Just Another Day on Twitter: A Complete 24 Hours of Twitter Data". Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 17 (2 de junio de 2023): 1073–81. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v17i1.22215.
Texto completoSuhavi, Asmit Kumar Singh, Udit Arora, Somyadeep Shrivastava, Aryaveer Singh, Rajiv Ratn Shah y Ponnurangam Kumaraguru. "Twitter-STMHD: An Extensive User-Level Database of Multiple Mental Health Disorders". Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 16 (31 de mayo de 2022): 1182–91. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v16i1.19368.
Texto completoShirolkar, Ashwini Anandrao y R. J. Deshmukh. "Finding Topic Experts in the Twitter Dataset Using LDA Algorithm". International Journal of Applied Evolutionary Computation 10, n.º 2 (abril de 2019): 19–26. http://dx.doi.org/10.4018/ijaec.2019040103.
Texto completoJiang, Julie, Xiang Ren y Emilio Ferrara. "Retweet-BERT: Political Leaning Detection Using Language Features and Information Diffusion on Social Networks". Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 17 (2 de junio de 2023): 459–69. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v17i1.22160.
Texto completoBalli, Cagla, Mehmet Serdar Guzel, Erkan Bostanci y Alok Mishra. "Sentimental Analysis of Twitter Users from Turkish Content with Natural Language Processing". Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (13 de abril de 2022): 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2455160.
Texto completoChinthamu, Narender, Satheesh Kumar Gooda, P. Shenbagavalli, N. Krishnamoorthy y S. Tamil Selvan. "Detecting the Anti-Social Activity on Twitter using EGBDT with BCM". International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11, n.º 4s (3 de abril de 2023): 109–15. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i4s.6313.
Texto completoElmas, Tuğrulcan, Rebekah Overdorf y Karl Aberer. "A Dataset of State-Censored Tweets". Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 15 (22 de mayo de 2021): 1009–15. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v15i1.18124.
Texto completoAlhazmi, Huda. "Arabic Twitter Conversation Dataset about the COVID-19 Vaccine". Data 7, n.º 11 (4 de noviembre de 2022): 152. http://dx.doi.org/10.3390/data7110152.
Texto completoSaval, Pradnya. "Categorizing and Labelling of Twitter Dataset using RCNN Model". International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 7, n.º 5 (31 de mayo de 2019): 279–85. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2019.5045.
Texto completoJeremy, Nicholaus Hendrik, Cristian Prasetyo y Derwin Suhartono. "Identifying Personality Traits for Indonesian User from Twitter Dataset". INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS 19, n.º 4 (31 de diciembre de 2019): 283–89. http://dx.doi.org/10.5391/ijfis.2019.19.4.283.
Texto completoFajri, Faisal, Bambang Tutuko y Sukemi Sukemi. "Membandingkan Nilai Akurasi BERT dan DistilBERT pada Dataset Twitter". JUSIFO (Jurnal Sistem Informasi) 8, n.º 2 (31 de diciembre de 2022): 71–80. http://dx.doi.org/10.19109/jusifo.v8i2.13885.
Texto completoJuanita, Safitri. "Analisis Sentimen Persepsi Masyarakat Terhadap Pemilu 2019 Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naive Bayes". JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA 4, n.º 3 (20 de julio de 2020): 552. http://dx.doi.org/10.30865/mib.v4i3.2140.
Texto completoNoor, Ibrahim Moge. "Sentiment Analysis on New Currency in Kenya Using Twitter Dataset". Proceeding International Conference on Science and Engineering 3 (30 de abril de 2020): 237–40. http://dx.doi.org/10.14421/icse.v3.503.
Texto completoSinghal, Shilpa. "Rumor Detection on Twitter". International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, n.º 8 (31 de agosto de 2021): 2543–46. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.37799.
Texto completoAlruily, Meshrif. "Issues of Dialectal Saudi Twitter Corpus". International Arab Journal of Information Technology 17, n.º 3 (1 de mayo de 2019): 367–74. http://dx.doi.org/10.34028/iajit/17/3/10.
Texto completoMelotte, Sara y Mayank Kejriwal. "A Geo-Tagged COVID-19 Twitter Dataset for 10 North American Metropolitan Areas over a 255-Day Period". Data 6, n.º 6 (16 de junio de 2021): 64. http://dx.doi.org/10.3390/data6060064.
Texto completoPutri, Kaswili Sriwenda, Iwan Rizal Setiawan y Agung Pambudi. "ANALISIS SENTIMEN TERHADAP BRAND SKINCARE LOKAL MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER". Technologia : Jurnal Ilmiah 14, n.º 3 (4 de julio de 2023): 227. http://dx.doi.org/10.31602/tji.v14i3.11259.
Texto completoRay Chowdhury, Jishnu, Cornelia Caragea y Doina Caragea. "On Identifying Hashtags in Disaster Twitter Data". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, n.º 01 (3 de abril de 2020): 498–506. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i01.5387.
Texto completoSmetanin, Sergey. "RuSentiTweet: a sentiment analysis dataset of general domain tweets in Russian". PeerJ Computer Science 8 (19 de julio de 2022): e1039. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1039.
Texto completoAbilov, Anton, Yiqing Hua, Hana Matatov, Ofra Amir y Mor Naaman. "VoterFraud2020: a Multi-modal Dataset of Election Fraud Claims on Twitter". Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 15 (22 de mayo de 2021): 901–12. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v15i1.18113.
Texto completoAng, Chee Siang y Ranjith Venkatachala. "Generalizability of Machine Learning to Categorize Various Mental Illness Using Social Media Activity Patterns". Societies 13, n.º 5 (5 de mayo de 2023): 117. http://dx.doi.org/10.3390/soc13050117.
Texto completoFeizollah, Ali, Nor Badrul Anuar, Riyadh Mehdi, Ahmad Firdaus y Ainin Sulaiman. "Understanding COVID-19 Halal Vaccination Discourse on Facebook and Twitter Using Aspect-Based Sentiment Analysis and Text Emotion Analysis". International Journal of Environmental Research and Public Health 19, n.º 10 (21 de mayo de 2022): 6269. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph19106269.
Texto completoVerawati, Ike y Bagas Sonas Audit. "Algoritma Naïve Bayes Classifier Untuk Analisis Sentiment Pengguna Twitter Terhadap Provider By.u". JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA 6, n.º 3 (25 de julio de 2022): 1411. http://dx.doi.org/10.30865/mib.v6i3.4132.
Texto completoJalal, Niyaz y Kayhan Z. Ghafoor. "Machine Learning Algorithms for Detecting and Analyzing Social Bots Using a Novel Dataset". ARO-THE SCIENTIFIC JOURNAL OF KOYA UNIVERSITY 10, n.º 2 (10 de septiembre de 2022): 11–21. http://dx.doi.org/10.14500/aro.101032.
Texto completoJalal, Niyaz y Kayhan Z. Ghafoor. "Machine Learning Algorithms for Detecting and Analyzing Social Bots Using a Novel Dataset". ARO-THE SCIENTIFIC JOURNAL OF KOYA UNIVERSITY 10, n.º 2 (10 de septiembre de 2022): 11–21. http://dx.doi.org/10.14500/aro.11032.
Texto completoNoor, Ibrahim Moge y Metin Turan. "Sentiment Analysis on New Currency in Kenya using Twitter Dataset". IJID (International Journal on Informatics for Development) 8, n.º 2 (23 de marzo de 2020): 81. http://dx.doi.org/10.14421/ijid.2019.08206.
Texto completoAlvarez-Melis, David y Martin Saveski. "Topic Modeling in Twitter: Aggregating Tweets by Conversations". Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 10, n.º 1 (4 de agosto de 2021): 519–22. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v10i1.14817.
Texto completoFattah, St Fajriah y Purnawansyah. "Analisis sentimen terhadap Body Shaming pada Twitter menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier". Indonesian Journal of Data and Science 3, n.º 2 (31 de julio de 2022): 61–71. http://dx.doi.org/10.56705/ijodas.v3i2.46.
Texto completoMalik, Muzamil, Waqar Aslam, Zahid Aslam, Abdullah Alharbi, Bader Alouffi y Hafiz Tayyab Rauf. "A Performance Comparison of Unsupervised Techniques for Event Detection from Oscar Tweets". Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (24 de mayo de 2022): 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5980043.
Texto completoRamasamy, Lakshmana Kumar, Seifedine Kadry, Yunyoung Nam y Maytham N. Meqdad. "Performance analysis of sentiments in Twitter dataset using SVM models". International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 11, n.º 3 (1 de junio de 2021): 2275. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v11i3.pp2275-2284.
Texto completoShirolkar, Ashwini Anandrao y R. J. Deshmukh. "Finding Topic Experts in the Twitter dataset using LDA Algorithm". International Journal of Computer Sciences and Engineering 6, n.º 8 (31 de agosto de 2018): 742–46. http://dx.doi.org/10.26438/ijcse/v6i8.742746.
Texto completoS Nair, Pramod, Nidhi Choubey y Srinivasa Rao D. "A Hybrid Technique to Classify Trending Topic on Twitter Dataset". International Journal of Engineering and Technology 9, n.º 5 (30 de octubre de 2017): 3470–80. http://dx.doi.org/10.21817/ijet/2017/v9i5/170905006.
Texto completoToșa, Cristian y Ari K. M. Tarigan. "Comparing sustainable product hashtags: Insights from a historical twitter dataset". Data in Brief 49 (agosto de 2023): 109427. http://dx.doi.org/10.1016/j.dib.2023.109427.
Texto completoAlam, Firoj, Umair Qazi, Muhammad Imran y Ferda Ofli. "HumAID: Human-Annotated Disaster Incidents Data from Twitter with Deep Learning Benchmarks". Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 15 (22 de mayo de 2021): 933–42. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v15i1.18116.
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