Artykuły w czasopismach na temat „Corpus de tweets”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych artykułów w czasopismach naukowych na temat „Corpus de tweets”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj artykuły w czasopismach z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Mitra, Tanushree, i 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 (3.08.2021): 258–67. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v9i1.14625.
Pełny tekst źródłaChen, Lu, Wenbo Wang, Meenakshi Nagarajan, Shaojun Wang i 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 (3.08.2021): 50–57. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v6i1.14252.
Pełny tekst źródłaYang, Yuan-Chi, Mohammed Ali Al-Garadi, Whitney Bremer, Jane M. Zhu, David Grande i 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 (3.05.2021): e26616. http://dx.doi.org/10.2196/26616.
Pełny tekst źródłaAl-Twairesh, Nora, Hend Al-Khalifa, AbdulMalik Al-Salman i 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.
Pełny tekst źródłaAbayomi-Alli, Adebayo, Olusola Abayomi-Alli, Sanjay Misra i 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.
Pełny tekst źródłaV, Ashwin. "Twitter Tweet Classifier". IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) 5, nr 1 (1.03.2016): 41. http://dx.doi.org/10.11591/ijai.v5.i1.pp41-44.
Pełny tekst źródłaPark, Jung Ran, i Houda El Mimouni. "Emoticons and non-verbal communications across Arabic, English, and Korean Tweets". Global Knowledge, Memory and Communication 69, nr 8/9 (6.06.2020): 579–95. http://dx.doi.org/10.1108/gkmc-02-2020-0021.
Pełny tekst źródłaLi, Quanzhi, Sameena Shah, Xiaomo Liu i 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 (3.05.2017): 428–36. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v11i1.14859.
Pełny tekst źródłaVieira da Silva, Fernando J., Norton T. Roman i Ariadne M. B. R. Carvalho. "Stock market tweets annotated with emotions". Corpora 15, nr 3 (listopad 2020): 343–54. http://dx.doi.org/10.3366/cor.2020.0203.
Pełny tekst źródłaMcDonald, Graham, Romain Deveaud, Richard McCreadie, Craig Macdonald i 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 (3.08.2021): 654–57. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v9i1.14674.
Pełny tekst źródłaSmułczyński, 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.
Pełny tekst źródłaSlemp, 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.
Pełny tekst źródłaMaceda, Lany L., Jennifer L. Llovido i Thelma D. Palaoag. "Corpus Analysis of Earthquake Related Tweets through Topic Modelling". International Journal of Machine Learning and Computing 7, nr 6 (grudzień 2017): 194–97. http://dx.doi.org/10.18178/ijmlc.2017.7.6.645.
Pełny tekst źródłaRoberts, Helen, Bernd Resch, Jon Sadler, Lee Chapman, Andreas Petutschnig i 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.
Pełny tekst źródłaShin, Han-Sub, Hyuk-Yoon Kwon i 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.
Pełny tekst źródłaDynel, Marta. "#HaStatoPutin Affinity Space: From Political Work to Autotelic Humor". Social Media + Society 8, nr 4 (październik 2022): 205630512211387. http://dx.doi.org/10.1177/20563051221138760.
Pełny tekst źródłaAlruily, Meshrif. "Issues of Dialectal Saudi Twitter Corpus". International Arab Journal of Information Technology 17, nr 3 (1.05.2019): 367–74. http://dx.doi.org/10.34028/iajit/17/3/10.
Pełny tekst źródłaFernández-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.
Pełny tekst źródłaBreeze, 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.
Pełny tekst źródłaBaig, Amber, Mutee U. Rahman, Hameedullah Kazi i Ahsanullah Baloch. "Developing a POS Tagged Corpus of Urdu Tweets". Computers 9, nr 4 (7.11.2020): 90. http://dx.doi.org/10.3390/computers9040090.
Pełny tekst źródłaSingh, 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.
Pełny tekst źródłaPereira, Márcia Helena de Melo, i 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.
Pełny tekst źródłaTak, 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.
Pełny tekst źródłaWeissenbacher, Davy, Abeed Sarker, Ari Klein, Karen O’Connor, Arjun Magge i 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.
Pełny tekst źródłaEscamilla, Imelda, Clodoveu A. Davis Jr., Marco Moreno-Ibarra i Vladimir Luna. "Geocoding of Spatial Relationships Contained in Tweets". International Journal of Knowledge Society Research 7, nr 1 (styczeń 2016): 26–42. http://dx.doi.org/10.4018/ijksr.2016010102.
Pełny tekst źródłaTahir, Bilal, i 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.
Pełny tekst źródłaAlmuqren, Latifah, i 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.
Pełny tekst źródłaValdez, Danny, i 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 (7.12.2021): e29011. http://dx.doi.org/10.2196/29011.
Pełny tekst źródłaMakowska, 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.
Pełny tekst źródłaSchaefer, Robin, i Manfred Stede. "Argument Mining on Twitter: A survey". it - Information Technology 63, nr 1 (1.02.2021): 45–58. http://dx.doi.org/10.1515/itit-2020-0053.
Pełny tekst źródłaMartínez-Cámara, Eugenio, M. Teresa Martín-Valdivia, L. Alfonso Ureña-López i Ruslan Mitkov. "Polarity classification for Spanish tweets using the COST corpus". Journal of Information Science 41, nr 3 (3.02.2015): 263–72. http://dx.doi.org/10.1177/0165551514566564.
Pełny tekst źródłaSulaiman, Hamdun, Muhamad Ryansyah, Kudiantoro Widianto, Sidik Sidik i 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.
Pełny tekst źródłaBel-Enguix, Gemma, Helena Gómez-Adorno, Alejandro Pimentel, Sergio-Luis Ojeda-Trueba i 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.
Pełny tekst źródłaAl-Laith, Ali, Muhammad Shahbaz, Hind F. Alaskar i Asim Rehmat. "AraSenCorpus: A Semi-Supervised Approach for Sentiment Annotation of a Large Arabic Text Corpus". Applied Sciences 11, nr 5 (9.03.2021): 2434. http://dx.doi.org/10.3390/app11052434.
Pełny tekst źródłaAlbu, 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.
Pełny tekst źródłaKuhaneswaran, Banujan, Banage T. G. S. Kumara i Incheon Paik. "Strengthening Post-Disaster Management Activities by Rating Social Media Corpus". International Journal of Systems and Service-Oriented Engineering 10, nr 1 (styczeń 2020): 34–50. http://dx.doi.org/10.4018/ijssoe.2020010103.
Pełny tekst źródłaSchneider, 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.
Pełny tekst źródłaXu, Xiaoyu, Jeroen Gevers i 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.
Pełny tekst źródłaPapaccio, Mara. "Matteo Salvini auf Twitter: eine Analyse ausgewählter sprachlicher, stilistischer und rhetorischer Strategien". Italienisch 44, nr 87 (5.09.2022): 64–80. http://dx.doi.org/10.24053/ital-2022-0007.
Pełny tekst źródłaCamargo, Jorge E., Vladimir Vargas-Calderon, Nelson Vargas i Liliana Calderón-Benavides. "Sentiment polarity classification of tweets using a extended dictionary". Inteligencia Artificial 21, nr 62 (7.09.2018): 1. http://dx.doi.org/10.4114/intartif.vol21iss62pp1-12.
Pełny tekst źródłaBrogueira, Gaspar, Fernando Batista i Joao P. Carvalho. "A Smart System for Twitter Corpus Collection, Management and Visualization". International Journal of Technology and Human Interaction 13, nr 3 (lipiec 2017): 13–32. http://dx.doi.org/10.4018/ijthi.2017070102.
Pełny tekst źródłaBaihaqi, Wiga Maulana, Muliasari Pinilih i 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.
Pełny tekst źródłaKnight, Dawn, Svenja Adolphs i Ronald Carter. "CANELC: constructing an e-language corpus". Corpora 9, nr 1 (maj 2014): 29–56. http://dx.doi.org/10.3366/cor.2014.0050.
Pełny tekst źródłaAlbanyan, Abdullah, i 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.
Pełny tekst źródłaAsraoui, 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.
Pełny tekst źródłaAlvi, 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.
Pełny tekst źródłaTarrade, Louis, Jean-Philippe Magué i Jean-Pierre Chevrot. "Detecting and categorising lexical innovations in a corpus of tweets". Psychology of Language and Communication 26, nr 1 (1.01.2022): 313–29. http://dx.doi.org/10.2478/plc-2022-15.
Pełny tekst źródłaPascual, Daniel, Pilar Mur-Dueñas i 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.
Pełny tekst źródłaCanhasi, Ercan, i 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.
Pełny tekst źródłaHaque, Md Enamul, Eddie C. Ling, Aminul Islam i Mehmet Engin Tozal. "Predicting Domain Specific Personal Attitudes and Sentiment". International Journal of Semantic Computing 14, nr 02 (czerwiec 2020): 199–222. http://dx.doi.org/10.1142/s1793351x20400073.
Pełny tekst źródła