Littérature scientifique sur le sujet « TWITTER DATASET »
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Articles de revues sur le sujet "TWITTER DATASET"
Meier, Florian. « TWikiL – the Twitter Wikipedia Link Dataset ». Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 16 (31 mai 2022) : 1292–301. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v16i1.19381.
Texte intégralAlmalki, Jameel. « A machine learning-based approach for sentiment analysis on distance learning from Arabic Tweets ». PeerJ Computer Science 8 (26 juillet 2022) : e1047. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1047.
Texte intégralDar, Momna, Faiza Iqbal, Rabia Latif, Ayesha Altaf et Nor Shahida Mohd Jamail. « Policy-Based Spam Detection of Tweets Dataset ». Electronics 12, no 12 (14 juin 2023) : 2662. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12122662.
Texte intégralFerragina, Paolo, Francesco Piccinno et Roberto Santoro. « On Analyzing Hashtags in Twitter ». Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 9, no 1 (3 août 2021) : 110–19. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v9i1.14584.
Texte intégralThakur, 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, no 6 (14 novembre 2022) : 855–83. http://dx.doi.org/10.3390/idr14060087.
Texte intégralGamal, Donia, Marco Alfonse, El-Sayed M.El-Horbaty et Abdel-Badeeh M.Salem. « Twitter Benchmark Dataset for Arabic Sentiment Analysis ». International Journal of Modern Education and Computer Science 11, no 1 (8 janvier 2019) : 33–38. http://dx.doi.org/10.5815/ijmecs.2019.01.04.
Texte intégralAguilar-Gallegos, Norman, Leticia Elizabeth Romero-García, Enrique Genaro Martínez-González, Edgar Iván García-Sánchez et Jorge Aguilar-Ávila. « Dataset on dynamics of Coronavirus on Twitter ». Data in Brief 30 (juin 2020) : 105684. http://dx.doi.org/10.1016/j.dib.2020.105684.
Texte intégralGuo, Xiaobo, et 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 mai 2022) : 1245–50. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v16i1.19375.
Texte intégralNia, Zahra Movahedi, Ali Ahmadi, Bruce Mellado, Jianhong Wu, James Orbinski, Ali Asgary et Jude D. Kong. « Twitter-based gender recognition using transformers ». Mathematical Biosciences and Engineering 20, no 9 (2023) : 15957–77. http://dx.doi.org/10.3934/mbe.2023711.
Texte intégralSagarika, Namasani, Bommadi Sreenija Reddy, Vanka Varshitha, Kodavati Geetanjali, N. V. Ganapathi Raju et Latha Kunaparaju. « Sarcasm Discernment on Social Media Platform ». E3S Web of Conferences 309 (2021) : 01037. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202130901037.
Texte intégralThèses sur le sujet "TWITTER DATASET"
YADAV, DEEPIKA. « SENTIMENT ANALYSIS ON TWITTER DATA ». Thesis, DELHI TECHNOLOGICAL UNIVERSITY, 2020. http://dspace.dtu.ac.in:8080/jspui/handle/repository/18821.
Texte intégralКохан, Василь Володимир Богданович, et Vasyl Volodymyr Kokhan. « Алгоритмічне та програмне забезпечення систем автоматизованого оцінювання емоційного нахилу статей про Україну ». Master's thesis, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2021. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36642.
Texte intégralThe aim of the work is to research and develop an algorithm and software for automated sentiment analysis of articles from the social microblogs network Twitter. Section 1 describes algorithms for determining the sentiment of texts, analysis tools available online, and approaches to collecting data for analysis. Section 2 describes the process of gaining access to the Twitter API, approaches to data collection for analysis, and analyzes existing algorithms for sentiment analysis of texts. In section 3, data was collected for evaluation via Twitter API, was developed an algorithm for cleaning data from redundant elements and implemented in the code, and an algorithm for sentiment analysis of texts was developed and implemented as well. Section 4 describes the main requirements for the operation of the software implementation of the algorithm for automated sentiment analysis of articles about Ukraine, in accordance with state sanitary rules and regulations for working with visual display terminals of electronic computers DSanPIN 3.3.2.007-98.
ВСТУП 9 РОЗДІЛ 1 АНАЛІЗ ПРЕДМЕТНОЇ ОБЛАСТІ ТА ОГЛЯД АЛГОРИТМІВ ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ ЕМОЦІЙНОГО НАХИЛУ ТЕКСТІВ 11 1.1. Оцінка емоційного нахилу текстів 11 1.2. Аналіз інструментів та публікацій на тему аналізу емоційного нахилу 14 1.3. Підходи до збору даних для аналізу емоційного нахилу текстів 18 1.4. Висновки розділу 1 23 РОЗДІЛ 2 РОЗРОБКА АЛГОРИТМУ ОЦІНКИ ЕМОЦІЙНОГО НАХИЛУ СТАТТЕЙ НОВИН 25 2.1. Процес отримання доступу до Твіттер АПІ 25 2.2. Звернення до Твіттер АПІ 28 2.3. Аналіз даних 32 2.4. Висновки розділу 2 33 РОЗДІЛ 3 ПРАКТИЧНА РЕАЛІЗАЦІЯ АЛГОРИТМУ ТА ДОСЛІДЖЕННЯ АНАЛІЗУ ЕМОЦІЙНОГО НАХИЛУ ТЕКСТУ 34 3.1. Процес збору даних 34 3.2. Підготовка даних до аналізу 36 3.3. Оцінювання емоційного нахилу текстів 40 3.4. Висновки розділу 3 46 РОЗДІЛ 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 47 4.1. Охорона праці 47 4.2. Забезпечення безпеки життєдіяльності при роботі з ПК 49 ВИСНОВКИ 52 ПЕРЕЛІК ПОСИЛАНЬ 53 ДОДАТОК А 57 ДОДАТОК Б 64 ДОДАТОК В 65
Björck, Olof. « Creating Interactive Visualizations for Twitter Datasets using D3 ». Thesis, Uppsala universitet, Matematiska institutionen, 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-351802.
Texte intégralProject Meme Evolution Programme
Livres sur le sujet "TWITTER DATASET"
Shi, Feng. Learn About Encodings in R With Data From How ISIS Uses Twitter Dataset (2016). 1 Oliver's Yard, 55 City Road, London EC1Y 1SP United Kingdom : SAGE Publications, Ltd., 2019. http://dx.doi.org/10.4135/9781526488633.
Texte intégralShi, Feng. Learn About Encodings in Python With Data From How ISIS Uses Twitter Dataset (2016). 1 Oliver's Yard, 55 City Road, London EC1Y 1SP United Kingdom : SAGE Publications, Ltd., 2019. http://dx.doi.org/10.4135/9781526497857.
Texte intégralShi, Feng. Learn About Regular Expressions in R With Data From How ISIS Uses Twitter Dataset (2016). 1 Oliver's Yard, 55 City Road, London EC1Y 1SP United Kingdom : SAGE Publications, Ltd., 2019. http://dx.doi.org/10.4135/9781526488824.
Texte intégralShi, Feng. Learn About Regular Expressions in Python With Data From How ISIS Uses Twitter Dataset (2016). 1 Oliver's Yard, 55 City Road, London EC1Y 1SP United Kingdom : SAGE Publications, Ltd., 2019. http://dx.doi.org/10.4135/9781526497871.
Texte intégralShi, Feng. Learn About Text Pre-Processing in R With Data From How ISIS Uses Twitter Dataset (2016). 1 Oliver's Yard, 55 City Road, London EC1Y 1SP United Kingdom : SAGE Publications, Ltd., 2019. http://dx.doi.org/10.4135/9781526488909.
Texte intégralShi, Feng. Learn About Text Pre-Processing in Python With Data From How ISIS Uses Twitter Dataset (2016). 1 Oliver's Yard, 55 City Road, London EC1Y 1SP United Kingdom : SAGE Publications, Ltd., 2019. http://dx.doi.org/10.4135/9781526497864.
Texte intégralShi, Feng. Learn About Basic Concepts in Text Analysis in R With Data From How ISIS Uses Twitter Dataset (2016). 1 Oliver's Yard, 55 City Road, London EC1Y 1SP United Kingdom : SAGE Publications, Ltd., 2019. http://dx.doi.org/10.4135/9781526488626.
Texte intégralShi, Feng. Learn About Basic Concepts in Text Analysis in Python With Data From How ISIS Uses Twitter Dataset (2016). 1 Oliver's Yard, 55 City Road, London EC1Y 1SP United Kingdom : SAGE Publications, Ltd., 2019. http://dx.doi.org/10.4135/9781526497796.
Texte intégralShi, Feng. Learn About Term Frequency–Inverse Document Frequency in Text Analysis in R With Data From How ISIS Uses Twitter Dataset (2016). 1 Oliver's Yard, 55 City Road, London EC1Y 1SP United Kingdom : SAGE Publications, Ltd., 2019. http://dx.doi.org/10.4135/9781526489012.
Texte intégralShi, Feng. Learn About Term Frequency–Inverse Document Frequency in Text Analysis in Python With Data From How ISIS Uses Twitter Dataset (2016). 1 Oliver's Yard, 55 City Road, London EC1Y 1SP United Kingdom : SAGE Publications, Ltd., 2019. http://dx.doi.org/10.4135/9781526498038.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "TWITTER DATASET"
Mukhopadhyay, Debajyoti, Kirti Mishra, Kriti Mishra et Laxmi Tiwari. « Cyber Bullying Detection Based on Twitter Dataset ». Dans Machine Learning for Predictive Analysis, 87–94. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-7106-0_9.
Texte intégralNandy, Hiran, et Rajeswari Sridhar. « Filtering-Based Text Sentiment Analysis for Twitter Dataset ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 1035–46. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-3514-7_77.
Texte intégralKumar, Yogesh, Sameeka Saini, Harendra Sharma, Ritu Payal et Arpit Mishra. « Feedback Investigation on Twitter Dataset Using Classification Approaches ». Dans Proceedings of International Conference on Recent Trends in Computing, 251–62. Singapore : Springer Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-7118-0_22.
Texte intégralLlewellyn, Clare, Claire Grover, Beatrice Alex, Jon Oberlander et Richard Tobin. « Extracting a Topic Specific Dataset from a Twitter Archive ». Dans Research and Advanced Technology for Digital Libraries, 364–67. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-24592-8_36.
Texte intégralThorburn, Joshua, Javier Torregrosa et Ángel Panizo. « Measuring Extremism : Validating an Alt-Right Twitter Accounts Dataset ». Dans Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2018, 9–14. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-03496-2_2.
Texte intégralGupta, Shelley, Archana Singh et Jayanthi Ranjan. « An Online Document Emoji-Based Classification Using Twitter Dataset ». Dans Proceedings of Data Analytics and Management, 409–17. Singapore : Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-6285-0_33.
Texte intégralWijesiriwardene, Thilini, Hale Inan, Ugur Kursuncu, Manas Gaur, Valerie L. Shalin, Krishnaprasad Thirunarayan, Amit Sheth et I. Budak Arpinar. « ALONE : A Dataset for Toxic Behavior Among Adolescents on Twitter ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 427–39. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-60975-7_31.
Texte intégralNair, Vinita, et Jyoti Pareek. « Evaluation of Supervised Classifiers for Fake News Detection Using Twitter Dataset ». Dans Springer Proceedings in Mathematics & ; Statistics, 435–46. Cham : Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-15175-0_36.
Texte intégralMathews, Deepa Mary, et Sajimon Abraham. « Twitter Data Sentiment Analysis on a Malayalam Dataset Using Rule-Based Approach ». Dans Emerging Research in Computing, Information, Communication and Applications, 407–15. Singapore : Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-6001-5_33.
Texte intégralUniyal, Deepak, et Amit Agarwal. « IRLCov19 : A Large COVID-19 Multilingual Twitter Dataset of Indian Regional Languages ». Dans Communications in Computer and Information Science, 309–24. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-93733-1_22.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "TWITTER DATASET"
Saputri, Mei Silviana, Rahmad Mahendra et Mirna Adriani. « Emotion Classification on Indonesian Twitter Dataset ». Dans 2018 International Conference on Asian Language Processing (IALP). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/ialp.2018.8629262.
Texte intégralJonker, Richard Adolph Aires, Roshan Poudel, Olga Fajarda, Sérgio Matos, José Luís Oliveira et Rui Pedro Lopes. « Portuguese Twitter Dataset on COVID-19 ». Dans 2022 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/asonam55673.2022.10068592.
Texte intégralPutra, Oddy Virgantara, Fathin Muhammad Wasmanson, Triana Harmini et Shoffin Nahwa Utama. « Sundanese Twitter Dataset for Emotion Classification ». Dans 2020 International Conference on Computer Engineering, Network, and Intelligent Multimedia (CENIM). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/cenim51130.2020.9297929.
Texte intégralRahutomo, Reza, Arif Budiarto, Kartika Purwandari, Anzaludin Samsinga Perbangsa, Tjeng Wawan Cenggoro et Bens Pardamean. « Ten-Year Compilation of #SaveKPK Twitter Dataset ». Dans 2020 International Conference on Information Management and Technology (ICIMTech). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icimtech50083.2020.9211246.
Texte intégralSalem, Marwa S., Sally S. Ismail et Mostafa Aref. « Personality Traits for Egyptian Twitter Users Dataset ». Dans ICSIE '19 : 2019 8th International Conference on Software and Information Engineering. New York, NY, USA : ACM, 2019. http://dx.doi.org/10.1145/3328833.3328851.
Texte intégralWagh, Rasika, et Payal Punde. « Survey on Sentiment Analysis using Twitter Dataset ». Dans 2018 Second International Conference on Electronics, Communication and Aerospace Technology (ICECA). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/iceca.2018.8474783.
Texte intégralSquire, Megan. « Apache-affiliated Twitter screen names : A dataset ». Dans 2013 10th IEEE Working Conference on Mining Software Repositories (MSR 2013). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/msr.2013.6624043.
Texte intégralSahu, Lokesh, et Bhavesh Shah. « An Emotion based Sentiment Analysis on Twitter Dataset ». Dans 2022 IEEE International Conference on Current Development in Engineering and Technology (CCET). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/ccet56606.2022.10079995.
Texte intégralZumma, Md Thoufiq, Jerin Akther Munia, Dipankar Halder et Md Sadekur Rahman. « Personality Prediction from Twitter Dataset using Machine Learning ». Dans 2022 13th International Conference on Computing Communication and Networking Technologies (ICCCNT). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/icccnt54827.2022.9984495.
Texte intégralManolescu, Mihai, et Çağrı Çöltekin. « ROFF - A Romanian Twitter Dataset for Offensive Language ». Dans International Conference Recent Advances in Natural Language Processing. INCOMA Ltd. Shoumen, BULGARIA, 2021. http://dx.doi.org/10.26615/978-954-452-072-4_102.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "TWITTER DATASET"
Warin, Thierry. The World Health Organization in a Post-COVID-19 Era : An Exploration of Public Engagement on Twitter. CIRANO, juin 2022. http://dx.doi.org/10.54932/ehuh4224.
Texte intégral