Bibliša: Aligned Collection Search Tool

[ Log In ] [ Register ]

 Classification of Terms on a Positive-Negative Feelings Polarity Scale Based on Emoticons / Mihailo Škorić = Svrstavanje pojmova na kontinualnoj skali pozitivno-negativno prema polaritetu osećanja zasnovano na emotikonima / Mihailo Škorić[About]



En/De/Fr/It- (first 9 out of 262 sentences) [pdf] Srpski - (prvih 9 od 262 rečenica) [pdf]
n1ABSTRACT: n1SAŽETAK:
n2The goal of this paper is to draw attention to the possibility of using emoticonriddled text on the web in language-neutral sentiment analysis. n2Cilj ovog rada je skretanje pažnje na mogućnost korišćenja teksta na vebu obeleženog emotikonima i drugim određivačkim niskama u sentimentalnoj analizi jezički nezavisnog korpusa.
n3It introduces several innovations in the existing framework of research and tests their effectiveness. n3On uvodi nekoliko novina u postojeću istraživačku okosnicu i testira njihovu uspešnost.
n4It also presents a software tool especially made for that purpose, explains how it builds a database with sentimental value of terms and offers the user manual. n4Takođe, prikazuje softverski alat specijalno napravljen u tu svrhu, objašnjava sistem njegovog rada u izradi baze podataka sa pojmovima koji odražavaju određeni stepen osećanja i daje upustvo za njegovo korišćenje.
n5Finally, it presents a software tool that tests the new database and gives some examples of the analysis of the obtained results. n5Osim toga, prikazuje i softverski alat za testiranje baze podataka i daje primere analize dobijenih rezultata.
n6KEYWORDS: data mining, information extraction, emotions, text on the web. n6KLjUČNE REČI: istraživanje podataka, polaritet osećanja, ekstrakcija informacija, emotikoni, tekst na vebu.
n7When creating natural language understanding software, there are two widely accepted approaches: n7Prilikom izrade softvera za razumevanje prirodnog jezika, široko su prihvaćena dva pristupa:
n8– Software that does not have a deep understanding of the meaning of written text, but only the grammar of the language that text is written on, which enables wider application. n8– Softver koji nema duboko razumevanje značenja teksta, već samo gramatike jezika kojim je on napisan, što omogućava širu primenu.
n9– Software that has a deeper understanding of the meaning of the text, often limited to one or a small number of areas. This type of software is predominantly used for text classification. n9– Softver koji ima dublje razumevanje samog značenja teksta, često ograničen na jednu ili samo nekoliko oblasti koje pokušava da razume i pretežno se koristi za klasifikaciju tekstova.