Articles de revues sur le sujet « POLARITY DATASET »
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Tian, Jing, Wushour Slamu, Miaomiao Xu, Chunbo Xu et Xue Wang. « Research on Aspect-Level Sentiment Analysis Based on Text Comments ». Symmetry 14, no 5 (23 mai 2022) : 1072. http://dx.doi.org/10.3390/sym14051072.
Texte intégralAbdullah Haje, Umran, Mohammed Hussein Abdalla, Reben Mohammed Saleem Kurda et Zhwan Mohammed Khalid. « A New Model for Emotions Analysis in Social Network Text Using Ensemble Learning and Deep learning ». Academic Journal of Nawroz University 11, no 1 (9 mars 2022) : 130–40. http://dx.doi.org/10.25007/ajnu.v11n1a1250.
Texte intégralAl-Kabi, Mohammed N., Heider A. Wahsheh et Izzat M. Alsmadi. « Polarity Classification of Arabic Sentiments ». International Journal of Information Technology and Web Engineering 11, no 3 (juillet 2016) : 32–49. http://dx.doi.org/10.4018/ijitwe.2016070103.
Texte intégralJung, Soon-Gyo, Joni Salminen et Bernard J. Jansen. « Engineers, Aware ! Commercial Tools Disagree on Social Media Sentiment : Analyzing the Sentiment Bias of Four Major Tools ». Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction 6, EICS (14 juin 2022) : 1–20. http://dx.doi.org/10.1145/3532203.
Texte intégralTripathy, Abinash, et Santanu Kumar Rath. « Classification of Sentiment of Reviews using Supervised Machine Learning Techniques ». International Journal of Rough Sets and Data Analysis 4, no 1 (janvier 2017) : 56–74. http://dx.doi.org/10.4018/ijrsda.2017010104.
Texte intégralKuriyozov, Elmurod, et Sanatbek Matlatipov. « Building a New Sentiment Analysis Dataset for Uzbek Language and Creating Baseline Models ». Proceedings 21, no 1 (2 août 2019) : 37. http://dx.doi.org/10.3390/proceedings2019021037.
Texte intégralPecar, Samuel, Tobias Daudert et Marian Simko. « Evaluation of end-to-end aspect-based sentiment analysis methods employing novel benchmark dataset for aspect, and opinion review analysis ». Intelligent Data Analysis 26, no 6 (12 novembre 2022) : 1617–41. http://dx.doi.org/10.3233/ida-216252.
Texte intégralKouadri, Wissam Mammar, Mourad Ouziri, Salima Benbernou, Karima Echihabi, Themis Palpanas et Iheb Ben Amor. « Quality of sentiment analysis tools ». Proceedings of the VLDB Endowment 14, no 4 (décembre 2020) : 668–81. http://dx.doi.org/10.14778/3436905.3436924.
Texte intégralAlghazzawi, Daniyal M., Anser Ghazal Ali Alquraishee, Sahar K. Badri et Syed Hamid Hasan. « ERF-XGB : Ensemble Random Forest-Based XG Boost for Accurate Prediction and Classification of E-Commerce Product Review ». Sustainability 15, no 9 (23 avril 2023) : 7076. http://dx.doi.org/10.3390/su15097076.
Texte intégralZhao, Runcong, Lin Gui, Hanqi Yan et Yulan He. « Tracking Brand-Associated Polarity-Bearing Topics in User Reviews ». Transactions of the Association for Computational Linguistics 11 (2023) : 404–18. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00555.
Texte intégralStyles, Erin, Ji-Young Youn, Mojca Mattiazzi Usaj et Brenda Andrews. « Functional genomics in the study of yeast cell polarity : moving in the right direction ». Philosophical Transactions of the Royal Society B : Biological Sciences 368, no 1629 (5 novembre 2013) : 20130118. http://dx.doi.org/10.1098/rstb.2013.0118.
Texte intégralMohamed Mostafa, Ayman. « Enhanced Sentiment Analysis Algorithms for Multi-Weight Polarity Selection on Twitter Dataset ». Intelligent Automation & ; Soft Computing 35, no 1 (2023) : 1015–34. http://dx.doi.org/10.32604/iasc.2023.028041.
Texte intégralA. Al Shamsi, Arwa, et Sherief Abdallah. « Sentiment Analysis of Emirati Dialects ». Big Data and Cognitive Computing 6, no 2 (17 mai 2022) : 57. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc6020057.
Texte intégralPevtsov, Alexei A., Kseniya A. Tlatova, Alexander A. Pevtsov, Elina Heikkinen, Ilpo Virtanen, Nina V. Karachik, Luca Bertello, Andrey G. Tlatov, Roger Ulrich et Kalevi Mursula. « Reconstructing solar magnetic fields from historical observations ». Astronomy & ; Astrophysics 628 (août 2019) : A103. http://dx.doi.org/10.1051/0004-6361/201834985.
Texte intégralSarkar, Kamal. « Sentiment Polarity Detection in Bengali Tweets Using Deep Convolutional Neural Networks ». Journal of Intelligent Systems 28, no 3 (26 juillet 2019) : 377–86. http://dx.doi.org/10.1515/jisys-2017-0418.
Texte intégralHaralabopoulos, Giannis, Ioannis Anagnostopoulos et Derek McAuley. « Ensemble Deep Learning for Multilabel Binary Classification of User-Generated Content ». Algorithms 13, no 4 (1 avril 2020) : 83. http://dx.doi.org/10.3390/a13040083.
Texte intégralGhabayen, Ayman S., et Basem H. Ahmed. « Polarity Analysis of Customer Reviews Based on Part-of-Speech Subcategory ». Journal of Intelligent Systems 29, no 1 (15 août 2019) : 1535–44. http://dx.doi.org/10.1515/jisys-2018-0356.
Texte intégralAiyanyo, Imatitikua D., Hamman Samuel et Heuiseok Lim. « Effects of the COVID-19 Pandemic on Classrooms : A Case Study on Foreigners in South Korea Using Applied Machine Learning ». Sustainability 13, no 9 (29 avril 2021) : 4986. http://dx.doi.org/10.3390/su13094986.
Texte intégralLu, Shan, Jichang Zhao et Huiwen Wang. « Trading Imbalance in Chinese Stock Market—A High-Frequency View ». Entropy 22, no 8 (15 août 2020) : 897. http://dx.doi.org/10.3390/e22080897.
Texte intégralTelegin, Felix Y., Viktoria S. Karpova, Anna O. Makshanova, Roman G. Astrakhantsev et Yuriy S. Marfin. « Solvatochromic Sensitivity of BODIPY Probes : A New Tool for Selecting Fluorophores and Polarity Mapping ». International Journal of Molecular Sciences 24, no 2 (7 janvier 2023) : 1217. http://dx.doi.org/10.3390/ijms24021217.
Texte intégralLiu, Xu, Abdelouahed Gherbi, Wubin Li, Zhenzhou Wei et Mohamed Cheriet. « TaijiGNN : A New Cycle-Consistent Generative Neural Network for High-Quality Bidirectional Transformation between RGB and Multispectral Domains ». Sensors 21, no 16 (10 août 2021) : 5394. http://dx.doi.org/10.3390/s21165394.
Texte intégralGade, Prof Swati. « Product Fake Reviews Detection with Sentiment Analysis Using Machine Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 5 (31 mai 2023) : 5863–68. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.53030.
Texte intégralAngelidis, Stefanos, et Mirella Lapata. « Multiple Instance Learning Networks for Fine-Grained Sentiment Analysis ». Transactions of the Association for Computational Linguistics 6 (décembre 2018) : 17–31. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00002.
Texte intégralMostafa, Ayman Mohamed, Meeaad Aljasir, Meshrif Alruily, Ahmed Alsayat et Mohamed Ezz. « Innovative Forward Fusion Feature Selection Algorithm for Sentiment Analysis Using Supervised Classification ». Applied Sciences 13, no 4 (5 février 2023) : 2074. http://dx.doi.org/10.3390/app13042074.
Texte intégralSingh, Purva. « Covhindia : Deep Learning Framework for Sentiment Polarity Detection of Covid-19 Tweets in Hindi ». International Journal on Natural Language Computing 9, no 5 (30 octobre 2020) : 23–34. http://dx.doi.org/10.5121/ijnlc.2020.9502.
Texte intégralDhabekar, Shweta, et M. D. Patil. « Implementation of Deep Learning Based Sentiment Classification and Product Aspect Analysis ». ITM Web of Conferences 40 (2021) : 03032. http://dx.doi.org/10.1051/itmconf/20214003032.
Texte intégralMejova, Yelena, et Padmini Srinivasan. « Exploring Feature Definition and Selection for Sentiment Classifiers ». Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 5, no 1 (3 août 2021) : 546–49. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v5i1.14163.
Texte intégralKhabour, Safaa M., Qasem A. Al-Radaideh et Dheya Mustafa. « A New Ontology-Based Method for Arabic Sentiment Analysis ». Big Data and Cognitive Computing 6, no 2 (29 avril 2022) : 48. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc6020048.
Texte intégralSmadi, Mohammad Al, Islam Obaidat, Mahmoud Al-Ayyoub, Rami Mohawesh et Yaser Jararweh. « Using Enhanced Lexicon-Based Approaches for the Determination of Aspect Categories and Their Polarities in Arabic Reviews ». International Journal of Information Technology and Web Engineering 11, no 3 (juillet 2016) : 15–31. http://dx.doi.org/10.4018/ijitwe.2016070102.
Texte intégralAssiri, Adel, Ahmed Emam et Hmood Al-Dossari. « Towards enhancement of a lexicon-based approach for Saudi dialect sentiment analysis ». Journal of Information Science 44, no 2 (23 janvier 2017) : 184–202. http://dx.doi.org/10.1177/0165551516688143.
Texte intégralKarim, Musarat, Malik Muhammad Saad Missen, Muhammad Umer, Alisha Fida, Ala’ Abdulmajid Eshmawi, Abdullah Mohamed et Imran Ashraf. « Comprehension of polarity of articles by citation sentiment analysis using TF-IDF and ML classifiers ». PeerJ Computer Science 8 (13 décembre 2022) : e1107. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1107.
Texte intégralNguyen, Huyen T. M., Hung V. Nguyen, Quyen T. Ngo, Luong X. Vu, Vu Mai Tran, Bach X. Ngo et Cuong A. Le. « VLSP SHARED TASK : SENTIMENT ANALYSIS ». Journal of Computer Science and Cybernetics 34, no 4 (30 janvier 2019) : 295–310. http://dx.doi.org/10.15625/1813-9663/34/4/13160.
Texte intégralFarkhod, Akhmedov, Akmalbek Abdusalomov, Fazliddin Makhmudov et Young Im Cho. « LDA-Based Topic Modeling Sentiment Analysis Using Topic/Document/Sentence (TDS) Model ». Applied Sciences 11, no 23 (23 novembre 2021) : 11091. http://dx.doi.org/10.3390/app112311091.
Texte intégralAlali, Muath, Nurfadhlina Mohd Sharef, Masrah Azrifah Azmi Murad, Hazlina Hamdan et Nor Azura Husin. « Multitasking Learning Model Based on Hierarchical Attention Network for Arabic Sentiment Analysis Classification ». Electronics 11, no 8 (9 avril 2022) : 1193. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11081193.
Texte intégralWARIN, THIERRY, et WILLIAM SANGER. « THE SPEECHES OF THE EUROPEAN CENTRAL BANK’s PRESIDENTS : AN NLP STUDY ». Global Economy Journal 20, no 02 (juin 2020) : 2050009. http://dx.doi.org/10.1142/s2194565920500098.
Texte intégralAndreyestha, Andreyestha, et Agus Subekti. « ANALISA SENTIMENT PADA ULASAN FILM DENGAN OPTIMASI ENSEMBLE LEARNING ». Jurnal Informatika 7, no 1 (6 avril 2020) : 15–23. http://dx.doi.org/10.31311/ji.v7i1.6171.
Texte intégralOnyenwe, Ikechukwu, Samuel N. C. Nwagbo Nwagbo, Ebele Onyedinma Onyedinma, Onyedika Ikechukwu-Onyenwe Onyenwe, Chidinma A. Nwafor et Obinna Agbata. « Location-based Sentiment Analysis of 2019 Nigeria Presidential Election using a Voting Ensemble Approach ». International Journal on Natural Language Computing 12, no 1 (27 février 2023) : 1–22. http://dx.doi.org/10.5121/ijnlc.2023.12101.
Texte intégralEffendi, Fery Ardiansyah, et Yuliant Sibaroni. « Sentiment Classification for Film Reviews by Reducing Additional Introduced Sentiment Bias ». Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) 5, no 5 (24 octobre 2021) : 863–75. http://dx.doi.org/10.29207/resti.v5i5.3400.
Texte intégralAhanin, Zahra, Maizatul Akmar Ismail, Narinderjit Singh Sawaran Singh et Ammar AL-Ashmori. « Hybrid Feature Extraction for Multi-Label Emotion Classification in English Text Messages ». Sustainability 15, no 16 (18 août 2023) : 12539. http://dx.doi.org/10.3390/su151612539.
Texte intégralNafan, Muhammad Zidny, et Andika Elok Amalia. « Kecenderungan Tanggapan Masyarakat terhadap Ekonomi Indonesia berbasis Lexicon Based Sentiment Analysis ». JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA 3, no 4 (6 octobre 2019) : 268. http://dx.doi.org/10.30865/mib.v3i4.1283.
Texte intégralLai, Kwun-Ping, Jackie Chun-Sing Ho et Wai Lam. « Using Latent Fine-Grained Sentiment for Cross-Domain Sentiment Analysis ». International Journal of Knowledge-Based Organizations 11, no 3 (juillet 2021) : 29–45. http://dx.doi.org/10.4018/ijkbo.2021070103.
Texte intégralFayyoumi, Ebaa, et Sahar Idwan. « Semantic Partitioning and Machine Learning in Sentiment Analysis ». Data 6, no 6 (21 juin 2021) : 67. http://dx.doi.org/10.3390/data6060067.
Texte intégralMusfiroh, Desi, Ulfa Khaira, Pradita Eko Prasetyo Utomo et Tri Suratno. « Analisis Sentimen terhadap Perkuliahan Daring di Indonesia dari Twitter Dataset Menggunakan InSet Lexicon ». MALCOM : Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science 1, no 1 (6 mars 2021) : 24–33. http://dx.doi.org/10.57152/malcom.v1i1.20.
Texte intégralCortis, Keith, et Brian Davis. « A Dataset of Multidimensional and Multilingual Social Opinions for Malta’s Annual Government Budget ». Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 15 (22 mai 2021) : 971–81. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v15i1.18120.
Texte intégralKumari, Suman, Basant Agarwal et Mamta Mittal. « A Deep Neural Network Model for Cross-Domain Sentiment Analysis ». International Journal of Information System Modeling and Design 12, no 2 (avril 2021) : 1–16. http://dx.doi.org/10.4018/ijismd.2021040101.
Texte intégralSetyanto, Arief, Arif Laksito, Fawaz Alarfaj, Mohammed Alreshoodi, Kusrini, Irwan Oyong, Mardhiya Hayaty, Abdullah Alomair, Naif Almusallam et Lilis Kurniasari. « Arabic Language Opinion Mining Based on Long Short-Term Memory (LSTM) ». Applied Sciences 12, no 9 (20 avril 2022) : 4140. http://dx.doi.org/10.3390/app12094140.
Texte intégralRyoba, Michael J., Shaojian Qu, Ying Ji et Deqiang Qu. « The Right Time for Crowd Communication during Campaigns for Sustainable Success of Crowdfunding : Evidence from Kickstarter Platform ». Sustainability 12, no 18 (16 septembre 2020) : 7642. http://dx.doi.org/10.3390/su12187642.
Texte intégralPatel, Ravikumar, et Kalpdrum Passi. « Sentiment Analysis on Twitter Data of World Cup Soccer Tournament Using Machine Learning ». IoT 1, no 2 (10 octobre 2020) : 218–39. http://dx.doi.org/10.3390/iot1020014.
Texte intégralGourisaria, Mahendra Kumar, Satish Chandra, Himansu Das, Sudhansu Shekhar Patra, Manoj Sahni, Ernesto Leon-Castro, Vijander Singh et Sandeep Kumar. « Semantic Analysis and Topic Modelling of Web-Scrapped COVID-19 Tweet Corpora through Data Mining Methodologies ». Healthcare 10, no 5 (10 mai 2022) : 881. http://dx.doi.org/10.3390/healthcare10050881.
Texte intégralBatanović, Vuk, Miloš Cvetanović et Boško Nikolić. « A versatile framework for resource-limited sentiment articulation, annotation, and analysis of short texts ». PLOS ONE 15, no 11 (12 novembre 2020) : e0242050. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0242050.
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