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 "opinion mining" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów

Dostawca treści

Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 17
Tytuł:
Twitter Opinion Mining Using Sentiment Analysis
Autorzy:
Maheshwari, Saumil
Shukla, Shubham
Kumari, Dazy
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1075568.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Przedsiębiorstwo Wydawnictw Naukowych Darwin / Scientific Publishing House DARWIN
Tematy:
Naive Bayes
Opinion Mining
machine learning
Opis:
This is very important to extract verdict or opinion of others about any product, topic or about some person. The rich sources of this opinion rich data are blogs, online review sites and social networking sites. Among the social networking sites, twitter one of such largest source of microblog has gained popularity with more than 500 million tweets per day. Because of this Twitter has become a primary source for opinion mining. Twitter messages called tweets, are much focused because of the restricted characters size of 140 characters. Social network data is one of the most effective and accurate indicators of public sentiment. In this paper, twitter data is analyzed to determine the opinion of public. Twitter data about iPhone 6 is collected for analysis using the Twitter public API which allows developers to extract tweets from twitter programmatically. In this paper, Naïve Bayes classifier is used to calculate the sentiments of tweets and compared with baseline algorithms.
Źródło:
World Scientific News; 2019, 121; 73-82
2392-2192
Pojawia się w:
World Scientific News
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Comparative study of CNN and LSTM for opinion mining in long text
Autorzy:
Yousf, Siham
Rhanoui, Maryem
Mounia, Mikram
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1837369.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
deep learning
long text opinion mining
CNN
LSTM
Opis:
The digital revolution has encouraged many companies to set up new strategic and operational mechanisms to supervise the flow of information published about them on the Web. Press coverage analysis is a part of sentiment analysis that allows companies to discover the opinion of the media concerning their activities, products and services. It is an important research area, since it involves the opinion of informed public such as journalists, who may influence the opinion of their readers. However, from an implementation perspective, the analysis of the opinion from media coverage encounters many challenges. In fact, unlike social networks, the Media coverage is a set of large textual documents written in natural language. The training base being huge, it is necessary to adopt large-scale processing techniques like Deep Learning to analyze their content. To guide researchers to choose between one of the most commonly used models CNN and LSTM, we compare and apply both models for opinion mining from long text documents using real datasets.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2020, 14, 3; 50-55
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Comprehensive study: - Sarcasm detection in sentimental analysis
Autorzy:
Ratawal, Yamini
Tayal, Devendra
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1159725.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Przedsiębiorstwo Wydawnictw Naukowych Darwin / Scientific Publishing House DARWIN
Tematy:
Sentimental analysis
Web mining
deep learning
machine learning
opinion mining
text mining
Opis:
Sarcasm detection is one of the active research area in sentimental analysis. However this paper talks about one of the recent issue in sentimental analysis that us sarcasm detection. In our work, we have described different techniques used in sarcasm detection that helps a novice researcher in efficient way. This paper represent different methodologies of carrying out research in this field.
Źródło:
World Scientific News; 2018, 113; 1-9
2392-2192
Pojawia się w:
World Scientific News
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Novel framework for aspect knowledge base generated automatically from social media using pattern rules
Autorzy:
Tran, Tuan Anh
Duangsuwan, Jarunee
Wettayaprasit, Wiphada
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2097963.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
opinion mining
aspect knowledge base
aspect extraction
pattern rules
social media
Opis:
One of the factors that improve businesses in business intelligence is summarization systems that can generate summaries based on sentiment from social media. However, these systems cannot produce such summaries automatically; they use annotated datasets. To support these systems with annotated datasets, we propose a novel framework that uses pattern rules. The framework has two procedures: 1) pre-processing, and 2) aspect knowledge-base generation. The first procedure is to check and correct any misspelled words (bigram and unigram) by a proposed method and tag the parts-of-speech of all of the words. The second procedure is to automatically generate an aspect knowledge base that is to be used to produce sentiment summaries by sentiment-summarization systems. Pattern rules and semantic similarity-based pruning are used to automatically generate an aspect knowledge base from social media. In the experiments, eight domains from benchmark datasets of reviews are used. The performance evaluation of our proposed approach shows the highest performance when compared to other unsupervised approaches.
Źródło:
Computer Science; 2021, 22 (4); 489--516
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Information management tools for innovation analysts
Narzędzia zarządzania informacją dla analityków innowacji
Autorzy:
Eito-Brun, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/256694.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
innovation
scientometrics
text mining
opinion mining
text visualization
innowacja
naukometria
eksploracja tekstu
badanie opinii
wizualizacja tekstu
Opis:
Innovation management is a knowledge-intensive process that requires dealing with different sources of data to identify relationships between the concepts, techniques, and tools that may led to innovations. Innovation analysts need to handle huge amounts of unstructured information: ideas gathered from internal staff and external partners, research papers and technical reports, patents and applications, etc. All these sources constitute valid inputs to assess the innovativeness of ideas, the feasibility of their implementation, and their potential value in the market. Innovation management discipline has widely used techniques and methods developed in the context of Information Science to support the identification of research trends, assess the outputs of innovation efforts and investments, and monitor the market and the activities made by competitors. The fruitful relationship between Information Science techniques and Innovation management needs to be regularly reviewed as new techniques and tools are designed and made available to the community. In the last years, significant progress has been achieved in areas like scientometrics, text visualization, and opinion mining. This paper provides an overview of these techniques and discusses how they can help professionals involved in innovation programs.
Zarządzanie innowacjami to oparty na wiedzy proces, w którym definiowany jest poziom zależności pomiędzy pomysłami, technikami i narzędziami mogącymi skutkować opracowaniem innowacji. Analityk innowacji musi zarządzać treściami niestrukturalnymi: pomysłami zgromadzonymi od pracowników jak i partnerów, wiedzą pochodzącą z publikacji naukowych i raportów technicznych, patentami i zgłoszeniami patentowymi itp. Wszystkie te źródła stanowią istotny wkład w proces oceny innowacyjności pomysłu, możliwości jego realizacji oraz konkurencyjności rynkowej. W zarządzaniu innowacjami powszechnie stosowane są techniki i metody informatyczne, które wspomagają proces identyfikacji trendów, oceny rezultatów, oszacowania niezbędnych nakładów finansowych czy monitorowania rynku. Oznacza to, że należy regularnie monitorować stan wiedzy i techniki w tym obszarze w celu zapewnienia jak najbardziej owocnej współpracy na styku nauk informatycznych i zarządzania innowacjami. W ostatnich latach znaczący postęp osiągnięto w takich dziedzinach jak naukometria, wizualizacja tekstu i badanie opinii. W artykule dokonano przeglądu tych technik i omówiono sposób, w jaki mogą one wspomóc specjalistów zaangażowanych w realizację innowacyjnych programów.
Źródło:
Problemy Eksploatacji; 2014, 4; 73-82
1232-9312
Pojawia się w:
Problemy Eksploatacji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Opinia geologiczno-górnicza dokumentem potrzebnym w ramach realizacji przedsięwzięć budowlanych
Geological – mining opinion needed in the implementation of construction projects
Autorzy:
Jendruś, R.
Manowska, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/115385.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Wyższa Szkoła Techniczna w Katowicach
Tematy:
ekspertyza geologiczno-górnicza
eksploatacja górnicza
deformacja
geological-mining opinion
mining
deformation
Opis:
W obszarach gdzie nie ma eksploatacji górniczej zwykle warunki geotechniczne, w tym hydrogeologiczne są wystarczające do oceny przydatności terenu do zabudowy. Charakter badań geotechnicznych do oceny stanu podłoża dla planowanej inwestycji, tzn. rodzaj badań oraz ich ilość, zależy od porozumienia pomiędzy inwestorem, konstruktorem a geotechnikiem. Wszędzie natomiast tam, gdzie istnieje bądź istniała intensywna eksploatacja górnicza, dla potrzeb projektowania nowych i ochrony istniejących obiektów budowlanych, muszą zostać sprecyzowane warunki geologiczno-górnicze. Warunki te powinny zawierać opis najbardziej niekorzystnych sytuacji i oddziaływań, jakim może podlegać obiekt z uwagi na dokonaną bądź projektowaną eksploatację górniczą oraz panujące warunki gruntowo – wodne. Powyższe zagadnienie, zostało omówione przez autorów, na przykładzie rozpoznania geologicznego oraz górniczego dla nowo powstającej inwestycji budowlanej przy ulicy 11 Listopada w Katowicach.
In areas where there is no mining operation usually geotechnical conditions, including hydrogeological are insufficient to assess the suitability of land for development. The nature of geotechnical investigations to assess the state of the ground for the planned investment. The type of research, and their number depends on the agreement between the investor, constructor and geotechnics. Wherever there is or there was intensive mining operations , for the design of new and preservation of existing buildings must be specified geological – mining conditions. These conditions should include a description of the most adverse situations and interactions , which may be due to the object made or proposed mining exploitation and the prevailing conditions of soil - water. This issue has been discussed by the authors , for example, recognition of geotechnical and mining the emerging construction project on the 11 Listopada street in Katowice.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Technicznej w Katowicach; 2014, 6; 55-64
2082-7016
2450-5552
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Technicznej w Katowicach
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:
„Śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu”. Wpływ jakości koderów na działanie sieci neuronowej klasyfikującej wypowiedzi w mediach społecznościowych
„Garbage in, Garbage out”. The Impact of Coders’ Quality on the Neural Network Classifying Text on Social Media
Autorzy:
Matuszewski, Paweł
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2131910.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
sieci neuronowe
klasyfikacja danych tekstowych
modele nadzorowane
opinion mining
jakość koderów
text classification
neural networks
supervised models
quality of coders
Opis:
Jedna z głównych decyzji przy ręcznym kodowaniu danych tekstowych dotyczy tego, czy kodowanie ma być weryfikowane. W przypadku modeli nadzorowanych prowadzi to do istotnego dylematu: czy lepszym rozwiązaniem jest dostarczenie modelowi dużej liczby przypadków, na których będzie się uczyć kosztem weryfikacji poprawności danych, czy też zakodowanie każdego przypadku n-razy, co pozwoli porównać kody i sprawdzić ich poprawność, ale jednocześnie n-krotnie zmniejszy zbiór danych treningowych. Taka decyzja może zaważyć nie tylko na ostatecznych wynikach klasyfikatora. Z punktu widzenia badaczy jest istotna również dlatego, że – realistycznie zakładając, że badania mają ograniczone źródło finansowania – nie można jej cofnąć. Wykorzystując 100 tys. unikatowych i ręcznie zakodowanych tweetów przeprowadzono symulacje wyników klasyfikatora w zależności od kontrolowanego odsetka błędnie zakodowanych dokumentów. Na podstawie danych przedstawiono rekomendacje.
One of the critical decisions when manually coding text data is whether to verify the coders’ work. In the case of supervised models, this leads to a significant dilemma: is it better to provide the model with a large number of cases on which it will learn at the expense of verifying the correctness of the data, or whether it is better to code each case n-times, which will allow to compare the codes and check their correctness but at the same time will reduce the training dataset by n-fold. Such a decision not only affect the final results of the classifier. From the researchers’ point of view, it is also crucial because, realistically assuming that research has limited funding, it cannot be undone. The study uses a simulation approach and provides conclusions and recommendations based on 100,000 unique and hand-coded tweets.
Źródło:
Studia Socjologiczne; 2022, 2; 137-164
0039-3371
Pojawia się w:
Studia Socjologiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Customer product review summarization over time for competitive intelligence
Autorzy:
Amarouche, Kamal
Benbrahim, Houda
Kassou, Ismail
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/950925.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
feature extraction
fuzzy logic
competitive intelligence
opinion mining
opinion summarization
sentiment analysis
SentiWordNet
ekstrakcja cech
logika rozmyta
wywiad konkurencyjny
eksploracja opinii
podsumowanie opinii
analiza nastrojów
Opis:
Nowadays, Customer’s product reviews can be widely found on the Web, be it in personal blogs, forums, or ecommerce websites. They contain important products’ information and therefore became a new data source for competitive intelligence. On that account, these reviews need to be analyzed and summarized in order to help the leader of an entity (company, brand, etc.) to make appropriate decisions in an efective way. However, most previous review summarization studies focus on summarizing sentiment distribution toward different product features without taking into account that the real advantages and disadvantages of a product clarify over time. For this reason, in this work we aim to propose a new system for product opinion summarization which depends on the time when reviews are expressed and that covers the sentiments change about product features. The proposed system firstly, generates a summary based on product features in order to give more accurate and efficient information about different features. secondly, classify the product based on its features in its appropriate class (good, medium or bad product) using a fuzzy logic system. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed system to generate the real image of a product and its features in reviews.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2018, 12, 4; 70-82
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Aspect-based sentiment classification model employing whale-optimized adaptive neural network
Autorzy:
Balaganesh, Nallathambi
Muneeswaran, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2173622.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
aspect-based sentiment analysis
whale optimization algorithm
artificial neural network
opinion mining
analiza nastrojów oparta na aspektach
algorytm optymalizacji wielorybów
sztuczna sieć neuronowa
eksploracja opinii
Opis:
Nowadays in e-commerce applications, aspect-based sentiment analysis has become vital, and every consumer started focusing on various aspects of the product before making the purchasing decision on online portals like Amazon, Walmart, Alibaba, etc. Hence, the enhancement of sentiment classification considering every aspect of products and services is in the limelight. In this proposed research, an aspect-based sentiment classification model has been developed employing sentiment whale-optimized adaptive neural network (SWOANN) for classifying the sentiment for key aspects of products and services. The accuracy of sentiment classification of the product and services has been improved by the optimal selection of weights of neurons in the proposed model. The promising results are obtained by analyzing the mobile phone review dataset when compared with other existing sentiment classification approaches such as support vector machine (SVM) and artificial neural network (ANN). The proposed work uses key features such as the positive opinion score, negative opinion score, and term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) for representing each aspect of products and services, which further improves the overall effectiveness of the classifier. The proposed model can be compatible with any sentiment classification problem of products and services.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 3; art. no. e137271
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Aspect-based sentiment classification model employing whale-optimized adaptive neural network
Autorzy:
Balaganesh, Nallathambi
Muneeswaran, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2128172.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
aspect-based sentiment analysis
whale optimization algorithm
artificial neural network
opinion mining
analiza nastrojów oparta na aspektach
algorytm optymalizacji wielorybów
sztuczna sieć neuronowa
eksploracja opinii
Opis:
Nowadays in e-commerce applications, aspect-based sentiment analysis has become vital, and every consumer started focusing on various aspects of the product before making the purchasing decision on online portals like Amazon, Walmart, Alibaba, etc. Hence, the enhancement of sentiment classification considering every aspect of products and services is in the limelight. In this proposed research, an aspect-based sentiment classification model has been developed employing sentiment whale-optimized adaptive neural network (SWOANN) for classifying the sentiment for key aspects of products and services. The accuracy of sentiment classification of the product and services has been improved by the optimal selection of weights of neurons in the proposed model. The promising results are obtained by analyzing the mobile phone review dataset when compared with other existing sentiment classification approaches such as support vector machine (SVM) and artificial neural network (ANN). The proposed work uses key features such as the positive opinion score, negative opinion score, and term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) for representing each aspect of products and services, which further improves the overall effectiveness of the classifier. The proposed model can be compatible with any sentiment classification problem of products and services.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 3; e137271, 1--8
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Konceptualny model Competitive Intelligence
Conceptual model of Competitive Intelligence
Autorzy:
Bartuś, Kamila
Bartuś, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/587352.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Analiza nastrojów
Analiza zdarzeń w czasie
Eksploracja opinii
Model Competitive Intelligence (CI)
Wykrywanie wydarzeń
Competition Intelligence (CI)
Event detection
Event Timeline Analysis
Opinion Mining
Sentiment analysis
Opis:
W artykule przytoczono wybrane charakterystyki Competitive Intelligence. Zaproponowano i opisano autorski model Competitive Intelligence. Celem artykułu jest opracowanie konceptualnego, holistycznego modelu CI. Przedstawione wyniki badań mogą być pomocne w opracowaniu planu i podejmowaniu działań, mających na celu wykorzystanie CI w działalności biznesowej.
The main purpose of this paper is to present an idea of Competitive Intelligence. To demonstrate this approach the prototype of a Competitive Intelligence is described. The structure of this paper is organized as follows: first, we provide an overview of the Competitive Intelligence. Next, the Competitive Intelligence concept and its components are presented in detail followed with a description of the prototype model. Finally, we summarize the key points of the research and give directions for future research.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2016, 278; 105-119
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wymagania dotyczące opisu zagrożenia deformacjami nieciągłymi terenów górniczych i pogórniczych w opiniach geologiczno-górniczych
Requirements for description of discontinuous deformation threats in mining and post-mining areas in geological and mining opinions
Autorzy:
Ignacy, Dariusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/163239.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polski Związek Inżynierów i Techników Budownictwa
Tematy:
deformacja nieciągła
rodzaje deformacji
teren górniczy
obiekt budowlany
opinia górniczo-geologiczna
discontinuous deformation
types of deformation
mining area
building object
mining-geological opinion
Opis:
Jednym z rodzajów oddziaływania górnictwa podziemnego w czynnych terenach górniczych są deformacje nieciągłe powierzchni. Mogą one dotyczyć również terenów pogórniczych, w których bezpośrednie oddziaływanie zakończyło się, ale przeobrażenie górnicze górotworu będzie jeszcze długo zagrażało powierzchni takich terenów i obiektom na niej posadawianym. Niniejszy artykuł opisuje mechanizmy powstawania zagrożenia deformacjami nieciągłymi takich terenów oraz wynikające z tego zagrożenia potrzeby identyfikacji i dokumentowania tych zjawisk przez służby przedsiębiorców górniczych i ich następców prawnych.
One of the impacts of underground mining in active mining areas are discontinuous deformations of the surface. They can also concern post-mining areas, where direct interaction has ceased, but the mining transformation of the rock mass will remain a long-lasting threat to the surface of such areas and facilities located in such places. The article describes the mechanisms of the threat of discontinuous deformations in such areas and the needs for identification and documentation of these phenomena by the services of mining entrepreneurs and their legal successors as a result of this threat.
Źródło:
Przegląd Budowlany; 2019, 90, 3; 29-37
0033-2038
Pojawia się w:
Przegląd Budowlany
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Brand position in the eyes of customers: assessment of selected airlines by the passengers online reviews
Autorzy:
Hoffmann, Natalia
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/16729698.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Instytut Badań Gospodarczych
Tematy:
data mining
text mining
branch
brand
opinion
R
client
airline
sentiment analysis
Opis:
Motivation: The motivation to write an article on airlines was the desire to rank them based on customer reviews and see how these reviews reflect the actual brand image. The opinions that companies collect about themselves have a very strong power when it comes to building its reputation. Aim: The aim of the study was to use digital transformation and transform raw data into specific information that expressed customer emotions to create a profile of selected airlines. A secondary goal of the article was also to check how the analyzed airlines perform in similar areas. Materials and methods: The data used for the analysis was collected from the eSky.com website and covers the 2019-2020 period. The airlines concerned by the customer reviews were LOT, Ryanair, Wizzair, Czarter, EasyJet, Lufthansa and Laudamotion. Their selection was dictated by the number of opinions necessary to conduct the analysis. The research based on the use of data mining techniques, but it should be noted that most of it uses text mining tools. Topic modelling was used to prepare the data properly and assign each word to groups with similar themes. In order to obtain information whether a given opinion has a positive, negative or neutral tenor, sentiment analysis was used. The final part of the analysis was based on the net sentiment score indicator. The entire analysis was carried out in the R-Studio. Results: The most common subjects of opinions written by customers were "delay", "service", "boarding" and "airline". It was confirmed that the opinions of each airline concern different topics, although some common topics were noticeable. Two topics were repeated among the 7 analyzed airlines: "service" and "delay". Based on the sentiment analysis, for the Ryanair airline the percentage of negative opinions was highest and equal to 35%, almost 40%, of neutral opinions fell on the WizzAir airline and the largest percentage of positive feedback, as much as 46%, was attributed to EasyJet. EasyJet line looks the best in the eyes of customers. The line that evoked uniformly positive, negative and neutral emotions in the opinions was Ryanair.
Źródło:
Catallaxy; 2022, 7, 1; 7-21
2544-090X
Pojawia się w:
Catallaxy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
System Szkody wer. 4.0 jako wsparcie budowy autostrady A4 w zakresie prognozowania deformacji terenu górniczego
System Szkody ver. 4.0 as the support in the construction of the A4 motorway in terms of mining area deformations
Autorzy:
Jędrzejec, E.
Kowalski, A.
Gruchlik, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/262297.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
eksploatacja
szkody górnicze
tereny górnicze
kontrola
programy komputerowe
opinia techniczna
exploitation
mining damage
mining terrain
control
computer programs
technical opinion
Opis:
W artykule opisano opracowany w Głównym Instytucie Górnictwa system prognozowania deformacji, o nazwie Szkody wer. 4.0. Jest to 32-bitowa wersja systemu, która umożliwia bardzo szybkie obliczanie deformacji, w systemie Windows. Bardzo użyteczne są również liczne programy narzędziowe umożliwiające między innymi graficzny podgląd obliczonych deformacji w obszarach siatek punktów obliczeniowych, wspomaganie projektowania harmonogramu wybierania, obliczanie zasobów, tworzenie plików pomocniczych do map i wykresów, itp. Przedstawiono przykład zastosowania tego systemu do prognozowania i analizy pomierzonych deformacji w czasie budowy autostrady A4, zwłaszcza na odcinku węzeł Wirek - węzeł Batorego
The paper presents a system created in the Main Institute of Mining. The system called Szkody ver. 4.0. is a 32-bit version of system allowing very quick calculation of deformations in Windows. Numerous tool programs allow, among others, graphical outlook of the calculated deformations in the areas of the grids of calculation points, assistance in making the timetable of mining, assessment of the amount of deposit, making auxiliary files for maps and graphs, etc. The examples of the application of this system as the support in the forecasting and the analysis of the measured deformations during the building of A4 motorway, especially the distance Wirek junction - Batory junction are given.
Źródło:
Geodezja / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie; 2006, 12, 2/1; 247-256
1234-6608
Pojawia się w:
Geodezja / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 17

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