Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "sentiment" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Parlamentarne ćwierkanie o pandemii. Analiza sentymentu tweetów parlamentarzystów publikowanych podczas pierwszych 12 miesięcy pandemii koronawirusa w Polsce
    Parliamentary Tweeting About the Pandemic. The Sentiment of Parliamentarians’ Tweets Published During the First 12 Months of the Coronavirus Pandemic in Poland Analysed
    Autorzy:
    Meler, Andrzej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2131898.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    komunikacja polityczna
    Twitter
    analiza sentymentu
    populizm
    COVID-19
    political communication
    sentiment analysis
    populism
    Opis:
    W czasie pandemii koronawirusa istotnym zagadnieniem stało się zarządzanie kryzysem, a w nim – zarządzanie społecznymi emocjami. Przedstawiona w artykule analiza sentymentu oparta na słowniku NAWL dotyczy postów polskich parlamentarzystów zamieszczanych na Twitterze podczas pierwszych 12 miesięcy pandemii. Pozwala ona określić w sposób ilościowy zakres uwagi poświęcony pandemii w tym medium społecznościowym w relacji do innych tematów. Umożliwia także zidentyfikowanie istotnych różnic pomiędzy sentymentem postów publikowanych przez parlamentarzystów obozu rządzącego i opozycji, postów na temat pandemii i na inne tematy.
    During the coronavirus pandemic, crisis management, including the management of social emotions, became an important issue. The sentiment analysis based on the NAWL dictionary presented in the article concerns the posts of Polish parliamentarians posted on Twitter during the first 12 months of the pandemic. It allows to quantify the scope of attention devoted to the pandemic in this social medium in relation to other topics. It also makes it possible to identify significant differences between the sentiment of posts published by parliamentarians in the government camp and the opposition as well as between the posts on the pandemic and on other topics.
    Źródło:
    Studia Socjologiczne; 2022, 2; 113-136
    0039-3371
    Pojawia się w:
    Studia Socjologiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A Study of the Influence of Online Information on the Changes in the Warsaw Stock Exchange Indexes
    Badanie wpływu informacji sieciowych na zmiany indeksów na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie
    Autorzy:
    Młodzianowski, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/660026.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    wiadomości
    Giełda Papierow Wartościowych
    text mining
    analiza sentymentu
    news
    Warsaw Stock Exchange
    sentiment analysis
    Opis:
    W artykule zaprezentowano wyniki badania nad wpływem informacji sieciowych pochodzących z serwisów internetowych o tematyce finansowej na zmiany indeksów zachodzące na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych. Pierwsza część pracy ma charakter teoretyczny. Przybliżono w niej zagadnienie text miningu oraz analizy sentymentu. Przedstawiono ich zastosowanie w procesie analizy tekstu. W następnej części pracy omówiono charakterystykę prowadzonego badania. Dokonano wyboru polskich serwisów informacyjnych o tematyce finansowej, które mogą wpływać na reakcje inwestorów z Warszawskiej Giełdy Papierów Wartościowych. Przeprowadzono selekcję słów występujących w analizowanych serwisach oraz dokonano ich podziału na klasy. Następnie zaanalizowano zależności między zmianą indeksów GPW a częstością występowania poszczególnych słów w ramach klas. W ostatniej części pracy zaprezentowano wyniki badań, przeprowadzono dyskusję nad możliwościami ich wykorzystania oraz wskazano dalsze kierunki badań.
    The article presents the results of a study on the influence of online information originating from financial websites on changes in the Warsaw Stock Exchange indexes. The first part is theoretical. It describes the issue of text mining and sentiment analysis and their use in the text analysis process. The next part of the article describes the characteristics of the study. A selection was made of Polish financial websites that may trigger reactions from investors on the Warsaw Stock Exchange. Words occurring on the analysed websites were selected and put into classes. Then the relation between changes in WSE indexes and the frequency of appearance of individual words within the classes was analysed. The last part of the article presents the study results, discusses the possibilities of using them and indicates further areas for research.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2018, 3, 335; 123-138
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza wydźwięku dyskusji na posiedzeniach decyzyjnych Rady Polityki Pieniężnej
    Analysis of the tone of discussions at the decision-making meetings of the Monetary Policy Council
    Autorzy:
    Doryń, Wirginia
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/542173.pdf
    Data publikacji:
    2018-07-28
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    polityka monetarna
    komunikacja banków centralnych
    analiza sentymentu
    monetary policy
    central banks’ communication
    sentiment analysis
    Opis:
    Komunikaty banku centralnego stanowią ważne uzupełnienie instrumentów polityki pieniężnej. Celem artykułu jest przedstawienie wyników ilościowego badania wydźwięku oficjalnych komunikatów NBP w języku angielskim, będących opisami dyskusji prowadzonych na posiedzeniach decyzyjnych Rady Polityki Pieniężnej, opublikowanych w latach 2007—2017. Do oceny wydźwięku wykorzystano listę słów opracowaną przez Bennaniego i Neuenkircha (2017). Wyznaczone miary wydźwięku zestawiono z miernikami koniunktury gospodarczej. Stwierdzono, że wydźwięk komunikatów dość silnie koreluje z ankietowymi miernikami koniunktury oraz w mniejszym stopniu z indeksem produkcji sprzedanej przemysłu, mając w stosunku do tych wskaźników charakter wyprzedzający o dwa miesiące. Uzyskane wyniki wskazują również na istotny związek pomiędzy wydźwiękiem komunikatów NBP a koniunkturą gospodarczą w Niemczech, krajach strefy euro oraz Unii Europejskiej.
    Communiqués of central bank are an important complement to the monetary policy instruments. The aim of the article is to present the results of the quantitative study of the tone of official communiqués in English of the National Bank of Poland, which are descriptions of discussions at the decision-making meetings of the Monetary Policy Council published in the years 2007— —2017. The list of words developed by Bennani and Neuenkirch (2017) was used to evaluate the tone. Determined measures of tone were compared with economic indicators. It was found that the sentiment of NBP’s communiqués quite strongly correlates with the survey measures of the business tendency and to a lesser extent with the index of sold production of industry, having a leading nature of 2 months in relation to these indicators. The obtained results also indicate a significant relationship between the tone of the NBP’s statements and the business tendency in Germany, the euro area countries and the European Union.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2018, 63, 7; 72-85
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    New algorithm for determining the number of features for the effective sentiment-classification of text documents
    Nowy algorytm ustalania liczby zmiennych potrzebnych do klasyfikacji dokumentów tekstowych ze względu na ich wydźwięk emocjonalny
    Autorzy:
    Idczak, Adam
    Korzeniewski, Jerzy
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/18105028.pdf
    Data publikacji:
    2023-05-31
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    sentiment analysis
    document sentiment classification
    text mining
    logistic regression
    naive Bayes classifier
    feature selection
    correlation
    analiza sentymentu
    klasyfikacja dokumentów ze względu na wydźwięk emocjonalny
    eksploracja tekstu
    regresja logistyczna
    naiwny klasyfikator Bayesa
    dobór cech
    korelacja
    Opis:
    Sentiment analysis of text documents is a very important part of contemporary text mining. The purpose of this article is to present a new technique of text sentiment analysis which can be used with any type of a document-sentiment-classification method. The proposed technique involves feature selection independently of a classifier, which reduces the size of the feature space. Its advantages include intuitiveness and computational noncomplexity. The most important element of the proposed technique is a novel algorithm for the determination of the number of features to be selected sufficient for the effective classification. The algorithm is based on the analysis of the correlation between single features and document labels. A statistical approach, featuring a naive Bayes classifier and logistic regression, was employed to verify the usefulness of the proposed technique. They were applied to three document sets composed of 1,169 opinions of bank clients, obtained in 2020 from a Poland-based bank. The documents were written in Polish. The research demonstrated that reducing the number of terms over 10-fold by means of the proposed algorithm in most cases improves the effectiveness of classification.
    Analiza sentymentu, czyli wydźwięku emocjonalnego, dokumentów tekstowych stanowi bardzo ważną część współczesnej eksploracji tekstu (ang. text mining). Celem artykułu jest przedstawienie nowej techniki analizy sentymentu tekstu, która może znaleźć zastosowanie w dowolnej metodzie klasyfikacji dokumentów ze względu na ich wydźwięk emocjonalny. Proponowana technika polega na niezależnym od klasyfikatora doborze cech, co skutkuje zmniejszeniem rozmiaru ich przestrzeni. Zaletami tej propozycji są intuicyjność i prostota obliczeniowa. Zasadniczym elementem omawianej techniki jest nowatorski algorytm ustalania liczby terminów wystarczających do efektywnej klasyfikacji, który opiera się na analizie korelacji pomiędzy pojedynczymi cechami dokumentów a ich wydźwiękiem. W celu weryfikacji przydatności proponowanej techniki zastosowano podejście statystyczne. Wykorzystano dwie metody: naiwny klasyfikator Bayesa i regresję logistyczną. Za ich pomocą zbadano trzy zbiory dokumentów składające się z 1169 opinii klientów jednego z banków działających na terenie Polski uzyskanych w 2020 r. Dokumenty zostały napisane w języku polskim. Badanie pokazało, że kilkunastokrotne zmniejszenie liczby terminów przy zastosowaniu proponowanej techniki na ogół poprawia jakość klasyfikacji.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2023, 68, 5; 40-57
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Sentiment Classification of Bank Clients’ Reviews Written in the Polish Language
    Analiza sentymentu na podstawie polskojęzycznych recenzji klientów banku
    Autorzy:
    Idczak, Adam Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2033889.pdf
    Data publikacji:
    2021-06-30
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    analiza sentymentu
    klasyfikacja dokumentów
    textmining
    regresja logistyczna
    naiwny klasyfikator Bayesa
    sentiment analysis
    opinion mining
    text classification
    text mining
    logistic regression
    naive Bayes classifier
    Opis:
    It is estimated that approximately 80% of all data gathered by companies are text documents. This article is devoted to one of the most common problems in text mining, i.e. text classification in sentiment analysis, which focuses on determining the sentiment of a document. A lack of defined structure of the text makes this problem more challenging. This has led to the development of various techniques used in determining the sentiment of a document. In this paper, a comparative analysis of two methods in sentiment classification, a naive Bayes classifier and logistic regression, was conducted. Analysed texts are written in the Polish language and come from banks. The classification was conducted by means of a bag‑of‑n‑grams approach, where a text document is presented as a set of terms and each term consists of n words. The results show that logistic regression performed better.
    Szacuje się, że około 80% wszystkich danych gromadzonych i przechowywanych w systemach informacyjnych przedsiębiorstw ma postać dokumentów tekstowych. Artykuł jest poświęcony jednemu z podstawowych problemów textminingu, tj. klasyfikacji tekstów w analizie sentymentu, która rozumiana jest jako badanie wydźwięku tekstu. Brak określonej struktury dokumentów tekstowych jest przeszkodą w realizacji tego zadania. Taki stan rzeczy wymusił rozwój wielu różnorodnych technik ustalania sentymentu dokumentów. W artykule przeprowadzono analizę porównawczą dwóch metod badania sentymentu: naiwnego klasyfikatora Bayesa oraz regresji logistycznej. Badane teksty są napisane w języku polskim, pochodzą z banków i mają charakter marketingowy. Klasyfikację przeprowadzono, stosując podejście bag‑of‑n‑grams. W ramach tego podejścia dokument tekstowy wyrażony jest za pomocą podciągów składających się z określonej liczby n wyrazów. Uzyskane wyniki pokazały, że lepiej spisała się regresja logistyczna.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2021, 2, 353; 43-56
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza sentymentu – metoda analizy danych jakościowych. Przykład zastosowania oraz ewaluacja słownika RID i metody klasyfikacji Bayesa w analizie danych jakościowych
    Sentiment analysis. An example of application and evaluation of RID dictionary and Bayesian classification methods in qualitative data analysis approach
    Autorzy:
    Tomanek, Krzysztof
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/622902.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    analiza danych jakościowych
    analiza sentymentu
    analiza treści
    text mining
    kodowanie tekstów
    przetwarzanie języka naturalnego słownik RID
    naiwny klasyfikator Bayesa
    CAQDAS
    qualitative data analysis
    sentiment analysis
    content analysis
    coding techniques
    natural language processing
    RID dictionary
    naive Bayes
    Opis:
    Celem artykułu jest prezentacja podstawowych metod klasyfikacji jakościowych danych tekstowych. Metody te korzystają z osiągnięć wypracowanych w takich obszarach, jak przetwarzanie języka naturalnego i analiza danych nieustrukturalizowanych. Przedstawiam i porównuję dwie techniki analityczne stosowane wobec danych tekstowych. Pierwsza to analiza z zastosowaniem słownika tematycznego. Druga technika oparta jest na idei klasyfikacji Bayesa i opiera się na rozwiązaniu zwanym naiwnym klasyfikatorem Bayesa. Porównuję efektywność dwóch wspomnianych technik analitycznych w ramach analizy sentymentu. Akcentuję rozwiązania mające na celu zbudowanie trafnego, w kontekście klasyfikacji tekstów, słownika. Porównuję skuteczność tak zwanych analiz nadzorowanych do skuteczności analiz zautomatyzowanych. Wyniki, które prezentuję, wzmacniają wniosek, którego treść brzmi: słownik, który w przeszłości uzyskał dobrą ocenę jako narzędzie klasyfikacyjne, gdy stosowany jest wobec nowego materiału empirycznego, powinien przejść fazę ewaluacji. Jest to, w proponowanym przeze mnie podejściu, podstawowy proces adaptacji słownika analitycznego, traktowanego jako narzędzie klasyfikacji tekstów.
    The purpose of this article is to present the basic methods for classifying text data. These methods make use of achievements earned in areas such as: natural language processing, the analysis of unstructured data. I introduce and compare two analytical techniques applied to text data. The first analysis makes use of thematic vocabulary tool (sentiment analysis). The second technique uses the idea of Bayesian classification and applies, so-called, naive Bayes algorithm. My comparison goes towards grading the efficiency of use of these two analytical techniques. I emphasize solutions that are to be used to build dictionary accurate for the task of text classification. Then, I compare supervised classification to automated unsupervised analysis’ effectiveness. These results reinforce the conclusion that a dictionary which has received good evaluation as a tool for classification should be subjected to review and modification procedures if is to be applied to new empirical material. Adaptation procedures used for analytical dictionary become, in my proposed approach, the basic step in the methodology of textual data analysis.
    Źródło:
    Przegląd Socjologii Jakościowej; 2014, 10, 2; 118-136
    1733-8069
    Pojawia się w:
    Przegląd Socjologii Jakościowej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies