Artigos de revistas sobre o tema "Corpus de tweets"
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Mitra, Tanushree, e 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, n.º 1 (3 de agosto de 2021): 258–67. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v9i1.14625.
Texto completo da fonteChen, Lu, Wenbo Wang, Meenakshi Nagarajan, Shaojun Wang e Amit Sheth. "Extracting Diverse Sentiment Expressions with Target-Dependent Polarity from Twitter". Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 6, n.º 1 (3 de agosto de 2021): 50–57. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v6i1.14252.
Texto completo da fonteYang, Yuan-Chi, Mohammed Ali Al-Garadi, Whitney Bremer, Jane M. Zhu, David Grande e Abeed Sarker. "Developing an Automatic System for Classifying Chatter About Health Services on Twitter: Case Study for Medicaid". Journal of Medical Internet Research 23, n.º 5 (3 de maio de 2021): e26616. http://dx.doi.org/10.2196/26616.
Texto completo da fonteAl-Twairesh, Nora, Hend Al-Khalifa, AbdulMalik Al-Salman e 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.
Texto completo da fonteAbayomi-Alli, Adebayo, Olusola Abayomi-Alli, Sanjay Misra e Luis Fernandez-Sanz. "Study of the Yahoo-Yahoo Hash-Tag Tweets Using Sentiment Analysis and Opinion Mining Algorithms". Information 13, n.º 3 (15 de março de 2022): 152. http://dx.doi.org/10.3390/info13030152.
Texto completo da fonteV, Ashwin. "Twitter Tweet Classifier". IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) 5, n.º 1 (1 de março de 2016): 41. http://dx.doi.org/10.11591/ijai.v5.i1.pp41-44.
Texto completo da fontePark, Jung Ran, e Houda El Mimouni. "Emoticons and non-verbal communications across Arabic, English, and Korean Tweets". Global Knowledge, Memory and Communication 69, n.º 8/9 (6 de junho de 2020): 579–95. http://dx.doi.org/10.1108/gkmc-02-2020-0021.
Texto completo da fonteLi, Quanzhi, Sameena Shah, Xiaomo Liu e Armineh Nourbakhsh. "Data Sets: Word Embeddings Learned from Tweets and General Data". Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 11, n.º 1 (3 de maio de 2017): 428–36. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v11i1.14859.
Texto completo da fonteVieira da Silva, Fernando J., Norton T. Roman e Ariadne M. B. R. Carvalho. "Stock market tweets annotated with emotions". Corpora 15, n.º 3 (novembro de 2020): 343–54. http://dx.doi.org/10.3366/cor.2020.0203.
Texto completo da fonteMcDonald, Graham, Romain Deveaud, Richard McCreadie, Craig Macdonald e Iadh Ounis. "Tweet Enrichment for Effective Dimensions Classification in Online Reputation Management". Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 9, n.º 1 (3 de agosto de 2021): 654–57. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v9i1.14674.
Texto completo da fonteSmułczyński, Michał. "Microblogging in Denmark and Poland — a contrastive analysis. Part II". Scandinavian Philology 19, n.º 2 (2021): 285–312. http://dx.doi.org/10.21638/11701/spbu21.2021.205.
Texto completo da fonteSlemp, Katie. "Attitudes towards varied inclusive language use in Spanish on Twitter". Working papers in Applied Linguistics and Linguistics at York 1 (13 de setembro de 2021): 60–74. http://dx.doi.org/10.25071/2564-2855.6.
Texto completo da fonteMaceda, Lany L., Jennifer L. Llovido e Thelma D. Palaoag. "Corpus Analysis of Earthquake Related Tweets through Topic Modelling". International Journal of Machine Learning and Computing 7, n.º 6 (dezembro de 2017): 194–97. http://dx.doi.org/10.18178/ijmlc.2017.7.6.645.
Texto completo da fonteRoberts, Helen, Bernd Resch, Jon Sadler, Lee Chapman, Andreas Petutschnig e 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, n.º 1 (29 de março de 2018): 21–33. http://dx.doi.org/10.17645/up.v3i1.1231.
Texto completo da fonteShin, Han-Sub, Hyuk-Yoon Kwon e Seung-Jin Ryu. "A New Text Classification Model Based on Contrastive Word Embedding for Detecting Cybersecurity Intelligence in Twitter". Electronics 9, n.º 9 (18 de setembro de 2020): 1527. http://dx.doi.org/10.3390/electronics9091527.
Texto completo da fonteDynel, Marta. "#HaStatoPutin Affinity Space: From Political Work to Autotelic Humor". Social Media + Society 8, n.º 4 (outubro de 2022): 205630512211387. http://dx.doi.org/10.1177/20563051221138760.
Texto completo da fonteAlruily, Meshrif. "Issues of Dialectal Saudi Twitter Corpus". International Arab Journal of Information Technology 17, n.º 3 (1 de maio de 2019): 367–74. http://dx.doi.org/10.34028/iajit/17/3/10.
Texto completo da fonteFernández-Martínez, Nicolás José. "The FGLOCTweet Corpus: An English tweet-based corpus for fine-grained location-detection tasks". Research in Corpus Linguistics 10, n.º 1 (2022): 117–33. http://dx.doi.org/10.32714/ricl.10.01.06.
Texto completo da fonteBreeze, Ruth. "Angry tweets". Journal of Language Aggression and Conflict 8, n.º 1 (25 de fevereiro de 2020): 118–45. http://dx.doi.org/10.1075/jlac.00033.bre.
Texto completo da fonteBaig, Amber, Mutee U. Rahman, Hameedullah Kazi e Ahsanullah Baloch. "Developing a POS Tagged Corpus of Urdu Tweets". Computers 9, n.º 4 (7 de novembro de 2020): 90. http://dx.doi.org/10.3390/computers9040090.
Texto completo da fonteSingh, Purva. "Covhindia: Deep Learning Framework for Sentiment Polarity Detection of Covid-19 Tweets in Hindi". International Journal on Natural Language Computing 9, n.º 5 (30 de outubro de 2020): 23–34. http://dx.doi.org/10.5121/ijnlc.2020.9502.
Texto completo da fontePereira, Márcia Helena de Melo, e Ana Claudia Oliveira Azevedo. "A reelaboração de gêneros em tweets: propósitos comunicativos em 280 caracteres". Fórum Linguístico 19, n.º 3 (23 de novembro de 2022): 8232–51. http://dx.doi.org/10.5007/1984-8412.2022.e76925.
Texto completo da fonteTak, Raghu. "A Quantifiable Analysis of Ambivalence in Tweets". International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, n.º 4 (30 de abril de 2022): 691–99. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.41340.
Texto completo da fonteWeissenbacher, Davy, Abeed Sarker, Ari Klein, Karen O’Connor, Arjun Magge e Graciela Gonzalez-Hernandez. "Deep neural networks ensemble for detecting medication mentions in tweets". Journal of the American Medical Informatics Association 26, n.º 12 (27 de setembro de 2019): 1618–26. http://dx.doi.org/10.1093/jamia/ocz156.
Texto completo da fonteEscamilla, Imelda, Clodoveu A. Davis Jr., Marco Moreno-Ibarra e Vladimir Luna. "Geocoding of Spatial Relationships Contained in Tweets". International Journal of Knowledge Society Research 7, n.º 1 (janeiro de 2016): 26–42. http://dx.doi.org/10.4018/ijksr.2016010102.
Texto completo da fonteTahir, Bilal, e Muhammad Amir Mehmood. "Anbar: Collection and analysis of a large scale Urdu language Twitter corpus". Journal of Intelligent & Fuzzy Systems 42, n.º 5 (31 de março de 2022): 4789–800. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-219266.
Texto completo da fonteAlmuqren, Latifah, e Alexandra Cristea. "AraCust: a Saudi Telecom Tweets corpus for sentiment analysis". PeerJ Computer Science 7 (20 de maio de 2021): e510. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.510.
Texto completo da fonteValdez, Danny, e 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, n.º 1 (7 de dezembro de 2021): e29011. http://dx.doi.org/10.2196/29011.
Texto completo da fonteMakowska, Magdalena. "#naukanatwitterze. O multimodalnym designie informacji w dyskursie cyfrowym". Forum Lingwistyczne, n.º 7 (20 de novembro de 2020): 89–104. http://dx.doi.org/10.31261/fl.2020.07.07.
Texto completo da fonteSchaefer, Robin, e Manfred Stede. "Argument Mining on Twitter: A survey". it - Information Technology 63, n.º 1 (1 de fevereiro de 2021): 45–58. http://dx.doi.org/10.1515/itit-2020-0053.
Texto completo da fonteMartínez-Cámara, Eugenio, M. Teresa Martín-Valdivia, L. Alfonso Ureña-López e Ruslan Mitkov. "Polarity classification for Spanish tweets using the COST corpus". Journal of Information Science 41, n.º 3 (3 de fevereiro de 2015): 263–72. http://dx.doi.org/10.1177/0165551514566564.
Texto completo da fonteSulaiman, Hamdun, Muhamad Ryansyah, Kudiantoro Widianto, Sidik Sidik e Andria Nugraha. "Implementasi Machine Learning Dengan Metode Text Mining Pada Twitter". Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi 7, n.º 1 (20 de janeiro de 2024): 52–62. http://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i1.23734.
Texto completo da fonteBel-Enguix, Gemma, Helena Gómez-Adorno, Alejandro Pimentel, Sergio-Luis Ojeda-Trueba e Brian Aguilar-Vizuet. "Negation Detection on Mexican Spanish Tweets: The T-MexNeg Corpus". Applied Sciences 11, n.º 9 (25 de abril de 2021): 3880. http://dx.doi.org/10.3390/app11093880.
Texto completo da fonteAl-Laith, Ali, Muhammad Shahbaz, Hind F. Alaskar e Asim Rehmat. "AraSenCorpus: A Semi-Supervised Approach for Sentiment Annotation of a Large Arabic Text Corpus". Applied Sciences 11, n.º 5 (9 de março de 2021): 2434. http://dx.doi.org/10.3390/app11052434.
Texto completo da fonteAlbu, 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, n.º 1 (2018): 57–70. http://dx.doi.org/10.3406/ranam.2018.1564.
Texto completo da fonteKuhaneswaran, Banujan, Banage T. G. S. Kumara e Incheon Paik. "Strengthening Post-Disaster Management Activities by Rating Social Media Corpus". International Journal of Systems and Service-Oriented Engineering 10, n.º 1 (janeiro de 2020): 34–50. http://dx.doi.org/10.4018/ijssoe.2020010103.
Texto completo da fonteSchneider, Ulrike. "How Trump tweets: A comparative analysis of tweets by US politicians". Research in Corpus Linguistics 9, n.º 2 (2021): 34–63. http://dx.doi.org/10.32714/ricl.09.02.03.
Texto completo da fonteXu, Xiaoyu, Jeroen Gevers e 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, n.º 46 (15 de dezembro de 2023): 207–36. http://dx.doi.org/10.17398/2340-2784.46.207.
Texto completo da fontePapaccio, Mara. "Matteo Salvini auf Twitter: eine Analyse ausgewählter sprachlicher, stilistischer und rhetorischer Strategien". Italienisch 44, n.º 87 (5 de setembro de 2022): 64–80. http://dx.doi.org/10.24053/ital-2022-0007.
Texto completo da fonteCamargo, Jorge E., Vladimir Vargas-Calderon, Nelson Vargas e Liliana Calderón-Benavides. "Sentiment polarity classification of tweets using a extended dictionary". Inteligencia Artificial 21, n.º 62 (7 de setembro de 2018): 1. http://dx.doi.org/10.4114/intartif.vol21iss62pp1-12.
Texto completo da fonteBrogueira, Gaspar, Fernando Batista e Joao P. Carvalho. "A Smart System for Twitter Corpus Collection, Management and Visualization". International Journal of Technology and Human Interaction 13, n.º 3 (julho de 2017): 13–32. http://dx.doi.org/10.4018/ijthi.2017070102.
Texto completo da fonteBaihaqi, Wiga Maulana, Muliasari Pinilih e Miftakhul Rohmah. "Kombinasi K-Means dan Support Vector Machine (SVM) untuk Memprediksi Unsur Sara pada Tweet". Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer 7, n.º 3 (22 de maio de 2020): 501. http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.2020732126.
Texto completo da fonteKnight, Dawn, Svenja Adolphs e Ronald Carter. "CANELC: constructing an e-language corpus". Corpora 9, n.º 1 (maio de 2014): 29–56. http://dx.doi.org/10.3366/cor.2014.0050.
Texto completo da fonteAlbanyan, Abdullah, e Eduardo Blanco. "Pinpointing Fine-Grained Relationships between Hateful Tweets and Replies". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, n.º 10 (28 de junho de 2022): 10418–26. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i10.21284.
Texto completo da fonteAsraoui, 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.
Texto completo da fonteAlvi, Arooj. "A Corpus Analysis of Online Education Tweets During Covid-19". Pakistan Social Sciences Review 5, n.º III (30 de setembro de 2021): 376–91. http://dx.doi.org/10.35484/pssr.2021(5-iii)28.
Texto completo da fonteTarrade, Louis, Jean-Philippe Magué e Jean-Pierre Chevrot. "Detecting and categorising lexical innovations in a corpus of tweets". Psychology of Language and Communication 26, n.º 1 (1 de janeiro de 2022): 313–29. http://dx.doi.org/10.2478/plc-2022-15.
Texto completo da fontePascual, Daniel, Pilar Mur-Dueñas e 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, n.º 2 (2020): 87–102. http://dx.doi.org/10.32714/ricl.08.02.05.
Texto completo da fonteCanhasi, Ercan, e Rexhep Shijaku. "Using Twitter to collect a multi-dialectal corpus of Albanian using advanced geotagging and dialect modeling". PLOS ONE 18, n.º 11 (27 de novembro de 2023): e0294284. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0294284.
Texto completo da fonteHaque, Md Enamul, Eddie C. Ling, Aminul Islam e Mehmet Engin Tozal. "Predicting Domain Specific Personal Attitudes and Sentiment". International Journal of Semantic Computing 14, n.º 02 (junho de 2020): 199–222. http://dx.doi.org/10.1142/s1793351x20400073.
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