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 "textmining" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Atrakcje turystyczne światowych metropolii w opinii użytkowników TripAdvisora
    Autorzy:
    Nowacki, Marek
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1390809.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Wyższa Szkoła Bankowa w Poznaniu
    Tematy:
    TextMining
    TripAdvisor
    wizerunek destynacji
    analiza treści
    Opis:
    Celem pracy jest identyfikacja unikatowych atrybutów wizerunku światowych metropolii poprzez analizę opinii na temat atrakcji turystycznych zamieszczanych w serwisie Trip-Advisor. Problem pracy zawiera się w pytaniach: Jakie są unikatowe atrybuty wizerunku światowych metropolii w świetle opinii dotyczących atrakcji turystycznych zamieszczanych w serwisie TripAdvisor? Jakie atrybuty cechują pozytywny i negatywny wizerunek destynacji? W badaniach przeanalizowano 4742 opinie dotyczące 50 atrakcji turystycznych z pięciu metropolii: Tokio, Nowego Jorku, Londynu, Dubaju i Warszawy. Zastosowano metodę analizy treści opinii publikowanych w serwisie TripAdvisor: w pierwszej fazie ilościową, w drugiej jakościową. Przeprowadzona analiza pozwoliła zidentyfikować słowa-atrybuty charakterystyczne dla wizerunku pozytywnego i negatywnego destynacji turystycznych oraz porównać wizerunki pięciu badanych destynacji. Ograniczenia badań dotyczą wiarygodności opinii publikowanych w TripAdvisorze oraz próby badawczej w postaci opinii na temat atrakcji turystycznych.
    Źródło:
    Studia Periegetica; 2017, 19(3); 13-31
    1897-9262
    2658-1736
    Pojawia się w:
    Studia Periegetica
    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
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      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