Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Refine search results

Results found: 1

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  Symbol analysis
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
EN
Twitter is an online social networking service where worldwide users publish their opinions on a variety of topics, discuss current issues, complain, and express positive or negative sentiment for products they use in daily life. Therefore, Twitter is a rich source of data for opinion mining and sentiment analysis. However, sentiment analysis for Twitter messages (tweets) is regarded as a challenging problem because tweets are short and informal. This paper focuses on this problem by the analyzing of symbols called emotion tokens, including emotion symbols (e.g. emoticons and emoji ideograms). According to observation, these emotion tokens are commonly used. They directly express one’s emotions regardless of his/her language, hence they have become a useful signal for sentiment analysis on multilingual tweets. The paper describes the approach to performing sentiment analysis, that is able to determine positive, negative and neutral sentiments for a tested topic.
PL
Twitter jest ogólnoświatowym serwisem, w którym użytkownicy publikują swoje opinie na różne tematy, dyskutują na temat bieżących wydarzeń oraz wyrażają pozytywne bądź negatywne opinie o produktach, których używają w codziennym życiu. Z tego powodu Twitter jest potężnym źródłem danych do badania opinii i analizy wydźwięku. Jednak analiza wydźwięku komunikatów na Twiterze (tweetów) uważana jest za problem, będący zarazem wyzwaniem, z powodu niewielkiej objętości tekstu tweetów i często nieformalnego charakteru ich języka. Artykuł skupia się na analizie symboli znanych jako emotikony i emoji. Zgodnie z przeprowadzonymi badaniami, symbole te są powszechnie używane w komunikacji za pomocą Twittera. Wyrażają one bezpośrednio emocje niezależnie od języka, dlatego mogą być używane w wielojęzycznych tekstach. W artykule przedstawiono podejście do analizy wydźwięku umożliwiającej określenie pozytywnego, negatywnego lub neutralnego wydźwięku badanych tekstów.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.