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 "natural language processing" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Application of linguistic cues in the analysis of language of hate groups
    Autorzy:
    Balcerzak, B.
    Jaworski, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/952938.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    hate speech
    natural language processing
    propaganda
    machine learning
    Opis:
    Hate speech and fringe ideologies are social phenomena that thrive on-line. Members of the political and religious fringe are able to propagate their ideas via the Internet with less effort than in traditional media. In this article, we attempt to use linguistic cues such as the occurrence of certain parts of speech in order to distinguish the language of fringe groups from strictly informative sources. The aim of this research is to provide a preliminary model for identifying deceptive materials online. Examples of these would include aggressive marketing and hate speech. For the sake of this paper, we aim to focus on the political aspect. Our research has shown that information about sentence length and the occurrence of adjectives and adverbs can provide information for the identification of differences between the language of fringe political groups and mainstream media.
    Źródło:
    Computer Science; 2015, 16 (2); 145-156
    1508-2806
    2300-7036
    Pojawia się w:
    Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The Impact of Investor Sentiment on Direction of Stock Price Changes: Evidence from the Polish Stock Market
    Autorzy:
    Polak, Kamil
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2053925.pdf
    Data publikacji:
    2021-12-20
    Wydawca:
    Uniwersytet Warszawski. Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania
    Tematy:
    sentiment analysis
    natural language processing
    machine learning
    financial forecasting
    behavioral finance
    Opis:
    The purpose of this research is to examine the impact of sentiment derived from news headlines on the direction of stock price changes. The study examines stocks listed on the WIG-banking sub-sector index on the Warsaw Stock Exchange. Two types of data were used: textual and market data. The research period covers the years 2015–2018. Through the research, 7,074 observations were investigated, of which 3,390 with positive sentiment, 2,665 neutral, and 1,019 negative. In order to examine the predictive power of sentiment, six machine learning models were used: Decision Tree Classifier, Random Forest Classifier, XGBoost Classifier, KNN Classifier, SVC and Gaussian Naive Bayes Classifier. Empirical results show that the sentiment of news headlines has no significant explanatory power for the direction of stock price changes in one-day time frame.
    Źródło:
    Journal of Banking and Financial Economics; 2021, 2(16); 72-90
    2353-6845
    Pojawia się w:
    Journal of Banking and Financial Economics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Temporal Expressions in Polish Corpus KPWr
    Autorzy:
    Kocoń, Jan
    Marcińczuk, Michał
    Oleksy, Marcin
    Bernaś, Tomasz
    Wolski, Michał
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/676998.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Slawistyki PAN
    Tematy:
    PLIMEX
    TIMEX
    temporal expressions
    TimeML
    machine learning
    natural language processing
    information extraction
    Opis:
    Temporal Expressions in Polish Corpus KPWrThis article presents the result of the recent research in the interpretation of Polish expressions that refer to time. These expressions are the source of information when something happens, how often something occurs or how long something lasts. Temporal information, which can be extracted from text automatically, plays significant role in many information extraction systems, such as question answering, discourse analysis, event recognition and many more. We prepared PLIMEX - a broad description of Polish temporal expressions with annotation guidelines, based on the state-of-the-art solutions for English, mainly TimeML specification. We also adapted the solution to capture the local semantics of temporal expressions, called LTIMEX. Temporal description also supports further event identification and extends event description model, focusing at anchoring events in time, ordering events and reasoning about the persistence of events. We prepared the specification, which is designed to address these issues and we annotated all documents in Polish Corpus of Wroclaw University of Technology (KPWr) using our annotation guidelines.
    Źródło:
    Cognitive Studies; 2015, 15
    2392-2397
    Pojawia się w:
    Cognitive Studies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The image of a vocational school teacher in the eyes of students and its relationship with the effectiveness of education
    Autorzy:
    Pardej, Katarzyna
    Waszkowski, Robert
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/36786100.pdf
    Data publikacji:
    2022-05-09
    Wydawca:
    Wydawnictwo Naukowe Chrześcijańskiej Akademii Teologicznej w Warszawie
    Tematy:
    vocational education
    vocational teacher
    effective teaching
    Natural Language Processing
    sentiment analysis
    machine learning
    Opis:
    The article discusses the competencies of vocational education teachers, as well as discusses the results of own research, which aimed to determine three types of teachers conceptualized by students - the most liked, the least liked, and the dream one. The research used the interview method, where the research technique was an interview, and the research tool was an interview questionnaire. The students' statements were analyzed using the Python Natural Language Toolkit used for natural language processing. In this way, the most common words used by students in describing teachers were selected. As a result, the personal qualities and pedagogical competencies of mechatronic teachers that students approve and disapprove of, as well as those that they lack and which would make a difference to the effectiveness of education, were identified.
    Źródło:
    Studia z Teorii Wychowania; 2022, XIII(1(38)); 121-140
    2083-0998
    2719-4078
    Pojawia się w:
    Studia z Teorii Wychowania
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Najlepsze narzędzie do zwalczania fejków (i dlaczego nie działa)
    Best tools for detecting fake news (and why they do not work)
    Autorzy:
    Balcerzak, Bartłomiej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1849514.pdf
    Data publikacji:
    2020-09-30
    Wydawca:
    Instytut Dyskursu i Dialogu
    Tematy:
    fake news
    informatyka społeczna
    uczenie maszynowe
    przetwarzanie języka naturalnego
    computational social science
    natural language processing
    machine learning
    Opis:
    Artykuł stanowi przybliżenie technik informatycznych wykorzystywanych w procesie rozpoznawania fałszywych wiadomości. Równocześnie wskazuje na społeczne i psychologiczne czynniki wpływające na popularność fake news, oraz wskazuje na społeczne konsekwencje stosowania różnych metod wykrywania Fake News.
    The article provides a review of various technologies used in detecting fake news online. It also provides discussion of sociological and psychological factors which influence the popularity of fake news. Finally a discussion of political consequences of the use of said technologies is provided.
    Źródło:
    Dyskurs & Dialog; 2020, II, 3 (5); 9-21
    2658-2368
    2658-2406
    Pojawia się w:
    Dyskurs & Dialog
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    O wiele więcej niż Google Translate, czyli komputerowe przetwarzanie języka naturalnego (NLP) w translatoryce i translatologii
    Far Beyond Google Translate: Natural Language Processing (NLP) in Translation and Translatology
    Autorzy:
    Okulska, Inez
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/912393.pdf
    Data publikacji:
    2020-06-15
    Wydawca:
    Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
    Tematy:
    literary translation
    machine learning
    big data
    natural language processing
    theory of translation
    computational linguistics
    machine translation
    przekład literacki
    teoria przekładu
    przetwarzanie języka naturalnego
    lingwistyka komputerowa
    przekład maszynowy
    uczenie maszynowe
    Opis:
    Przewrotna jest rola postępu – im więcej technologicznego rozwoju, tym większy udział człowieka – w koncepcji, formułowaniu zadań, interpretacji wyników, nadzorze i korekcie. Hierarchia jest zachowana, człowiek wciąż nieodzowny, ale to nie znaczy, że w pewnych obszarach maszynowy potencjał rzeczywiście nie przewyższa ludzkiego i że nie warto z tej przewagi skorzystać. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to dziedzina niemłoda, ale w ostatnich latach dzięki rozkwitowi metod uczenia głębokiego (deep learning), mody na maszynowe wnioskowanie (data/knowledge mining) czy nowym sprzętowym interfejsom (m.in. zaawansowane rozpoznawanie obrazu) komputerowa analiza tekstu przeżywa istny renesans. W odniesieniu do translacji przyjęło się mówić i pisać głównie o coraz doskonalszych lub właśnie zupełnie niemożliwych algorytmach dla kolejnych par języków czy coraz większej precyzji samego tłumaczenia. Niniejszy artykuł przedstawia natomiast nieco szersze spektrum procesu tłumaczenia i przygląda się elementom przekładowi towarzyszącym (jak choćby krytyka), w których wykorzystanie metod NLP możeprzynieść nowe, ciekawe wyniki. Wyniki, których ze względu na ograniczoną moc obliczeniową człowiek nie jest w stanie osiągnąć. Omówione zostały takie aspekty jak wektorowa reprezentacja języka, stylometria i jej zastosowania czy analiza wielkich zbiorów danych – wszystko to na potrzeby szeroko rozumianychtranslacji i translatologii.
    The more technological development, the greater the participation of the human – in formulating tasks and problems, supervising and improving automated processes and interpreting their outcomes. The hierarchy is preserved, humans are still indispensable, but it does not mean that in certain areas of machinery the potential does not really exceed that of the human and that this advantage is not worth exploiting. Natural language processing (NLP) is not a young field, but in recent years, thanks to the thrive of deep learning methods, data and knowledge mining or new human-machine interfaces, computer text analysis is experiencing a real renaissance. As far as translation is concerned, it is mostly algorithms for machine translation that are being discussed. This article, on the other hand, presents a slightly broader spectrum of the translation process and looks at the accompanying elements (such as criticism) in which the use of NLP methods may bring new and interesting results. Results which, due to limited computing power, humans are unable to achieve. The discussion in the paper covers such aspects as the vector representation of language,stylometry and its application, or the analysis of large data sets – all for the purposes of translation and translatology.
    Źródło:
    Porównania; 2020, 26, 1; 283-297
    1733-165X
    Pojawia się w:
    Porównania
    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