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 "Language Sentiment" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Experimental Research in Operation Management in Engine Room by using Language Sentiment/Opinion Analysis
    Autorzy:
    Papachristos, D.
    Nikitakos, N.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/116334.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
    Tematy:
    safety at sea
    Language Sentiment
    Opinion Analysis
    Experimental Research
    Operation Management
    engine room simulator
    Operation Management in Engine Room
    Mixed Methods Research (MMR)
    Opis:
    The paper argues for the necessity of a combination MMR methods (questionnaire, interview) and sentiment/opinion techniques to personal satisfaction analysis at the maritime and training education and proposes a generic, but practical research approach for this purpose. The proposed approach concerns the personal satisfaction evaluation of Engine Room simulator systems and combines the speech recording (sentiment/opinion analysis) for measuring emotional user responses with usability testing (SUS tool). The experimental procedure presented here is a primary effort to research the emotion analysis (satisfaction) of the users-students in Engine Room Simulators. Finally, the ultimate goal of this research is to find and test the critical factors that influence the educational practice and user’s satisfaction of Engine Room Simulator Systems and the ability to conduct full-time system control by the marine crew.
    Źródło:
    TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation; 2014, 8 no. 4; 605-612
    2083-6473
    2083-6481
    Pojawia się w:
    TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
    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:
    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:
    Adaptive Rider Feedback Artificial Tree Optimization-Based Deep Neuro-Fuzzy Network for Classification of Sentiment Grade
    Autorzy:
    Jasti, Sireesha
    Kumar, G.V.S. Raj
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2200961.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    deep learning network
    feedback artificial tree
    natural language processing (NLP)
    rider optimization algorithm
    sentiment grade classification
    Opis:
    Sentiment analysis is an efficient technique for expressing users’ opinions (neutral, negative or positive) regarding specific services or products. One of the important benefits of analyzing sentiment is in appraising the comments that users provide or service providers or services. In this work, a solution known as adaptive rider feedback artificial tree optimization-based deep neuro-fuzzy network (RFATO-based DNFN) is implemented for efficient sentiment grade classification. Here, the input is pre-processed by employing the process of stemming and stop word removal. Then, important factors, e.g. SentiWordNet-based features, such as the mean value, variance, as well as kurtosis, spam word-based features, term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) features and emoticon-based features, are extracted. In addition, angular similarity and the decision tree model are employed for grouping the reviewed data into specific sets. Next, the deep neuro-fuzzy network (DNFN) classifier is used to classify the sentiment grade. The proposed adaptive rider feedback artificial tree optimization (A-RFATO) approach is utilized for the training of DNFN. The A-RFATO technique is a combination of the feedback artificial tree (FAT) approach and the rider optimization algorithm (ROA) with an adaptive concept. The effectiveness of the proposed A-RFATO-based DNFN model is evaluated based on such metrics as sensitivity, accuracy, specificity, and precision. The sentiment grade classification method developed achieves better sensitivity, accuracy, specificity, and precision rates when compared with existing approaches based on Large Movie Review Dataset, Datafiniti Product Database, and Amazon reviews.
    Źródło:
    Journal of Telecommunications and Information Technology; 2023, 1; 37--50
    1509-4553
    1899-8852
    Pojawia się w:
    Journal of Telecommunications and Information Technology
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Strategy for Improving Crowdfunding Investments in Startup Business
    Стратегія покращення краудфандингових інвестицій у стартап-бізнес
    Autorzy:
    Pasmawati, Yanti
    Tontowi, Alva Edy
    Hartono, Budi
    Wijayanto, Titis
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/21270310.pdf
    Data publikacji:
    2022-03-04
    Wydawca:
    Dnieprowski Uniwersytet Narodowy im. Ołesia Honczara
    Tematy:
    crowdfunding
    startup business
    online customer reviews
    sentiment analysis
    natural language processing
    краудфандинг
    стартап-бізнес
    онлайн-відгуки клієнтів
    аналіз настроїв
    процеси обробки природної мови
    Opis:
    Purpose: This research was conducted to analyze the extent to which online customer reviews (OCRs) can stimulate investment backers as a strategy to increase crowdfunding investment. Design / Method / Approach: This research is quantitative. Natural language processing (NLP) processes review text documents based on linguistic study, a lexicon-based method is used for sentiment analysis classification based on polarity score (pros and cons), while Multiple linear regression forms a model or relationship between online customer reviews and crowdfunding investments. OCRs consisting of numeric and text features were collected from one hundred technology products (3D printing, drones, cameras, wearables) on Kickstarter.com. Findings: The study results show that, in addition to positive reviews, the number of comments and the number of sentiment reviews can increase consumer interest in investing in technology products on the crowdfunding platform. Moreover, positive reviews have the most positive effect on crowdfunding investments. Practical Implications: The study results are expected to be used for startup business, especially technology products as a strategy to increase funding investment on a reward-based crowdfunding platform. Startups can take advantage of online customer reviews as one of important factors in stimulating potential backers and backers to invest. Social implications: The strategy of utilizing online customer reviews can be used especially for technology product-based startup business to get funding support as a resource in completing a product development stage. Originality / Value: The novelty of this research is that it focuses on a technological product development stage, product campaigns on a reward-based crowdfunding platform, considering online customer reviews through sentimental (online reviews) and numerical characteristics (number of comments, number of sentiment reviews) simultaneously as a strategy to increase investment. Research Limitations / Future Research: This study has some limitations as it used only online customer reviews as an attribute that affects crowdfunding investment. Future research is expected to explore online customer reviews to determine important attributes (unique words) as consideration for strategies to increase crowdfunding investment.
    Мета роботи: Це дослідження було проведено, щоб проаналізувати, наскільки онлайн-огляди клієнтів (OCRs) можуть стимулювати спонсорів інвестицій як стратегію збільшення інвестицій у краудфандинг. Дизайн / Метод / Підхід дослідження: Це дослідження є кількісним. Процеси обробки природної мови (NLP) переглядають текстові документи на основі лінгвістичного дослідження, метод на основі лексики використовується для класифікації настроїв на основі оцінки полярності (за і проти), тоді як множинна лінійна регресія формує модель або зв’язок між відгуками клієнтів в Інтернеті та краудфандинговими інвестиціями. OCRs, що складаються з числових і текстових функцій, були зібрані зі ста технологічних продуктів (3D-друк, дрони, камери, носії) на Kickstarter.com. Результати дослідження: Результати дослідження показують, що, крім позитивних відгуків, кількість коментарів і кількість відгуків про настрої можуть підвищити інтерес споживачів до інвестування в технологічні продукти на платформі краудфандингу. Більше того, позитивні відгуки найбільш позитивно впливають на краудфандингові інвестиції. Практична цінність дослідження: Очікується, що результати дослідження будуть використані для стартап-бізнесу, особливо технологічних продуктів, як стратегії збільшення інвестицій у фінансування на краудфандинговій платформі, заснованій на винагородах. Стартапи можуть скористатися перевагами онлайн-оглядів клієнтів як одним із важливих факторів стимулювання потенційних спонсорів і спонсорів, вже готових інвестувати. Соціальна цінність дослідження: Стратегія використання онлайн-відгуків клієнтів може бути використана особливо для запуску бізнесу на основі технологічних продуктів, щоб отримати фінансову підтримку як ресурс для завершення етапу розробки продукту. Оригінальність / Цінність дослідження: Новизна цього дослідження полягає в тому, що воно зосереджується на етапі розробки технологічного продукту, продуктових кампаніях на краудфандинговій платформі, заснованій на винагородах, враховуючи онлайн-відгуки клієнтів через сентиментальні (огляди в Інтернеті) та числові характеристики (кількість коментарів, кількість оцінки настроїв) одночасно як стратегія збільшення інвестицій. Обмеження дослідження / Майбутні дослідження: У цьому дослідженні є деякі обмеження, оскільки було використано лише онлайнові відгуки клієнтів як атрибут, який впливає на інвестиції в краудфандинг. Очікується, що майбутні дослідження будуть вивчати відгуки клієнтів в Інтернеті, щоб визначити важливі атрибути (унікальні слова) для розгляду стратегій збільшення інвестицій у краудфандинг.
    Źródło:
    European Journal of Management Issues; 2022, 30, 1; 17-24
    2519-8564
    Pojawia się w:
    European Journal of Management Issues
    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