A Practical Guide to Sentiment Analysis / Cambria, Erik ; Das, Dipankar ; Bandyopadhyay, Sivaji ; Feraco, Antonio  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : A Practical Guide to Sentiment Analysis Tipo de documento: documento electrónico Autores: Cambria, Erik, ; Das, Dipankar, ; Bandyopadhyay, Sivaji, ; Feraco, Antonio, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: VII, 196 p. 16 ilustraciones, 7 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-55394-8 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Biología  Sistemas de almacenamiento y recuperación de información.  La lingüística aplicada  Matemáticas de ingeniería  Ingeniería  Interfaces de usuario (sistemas informáticos)  La interacción persona-ordenador  Investigación biomédica  Almacenamiento y recuperación de información  Aplicaciones de ingeniería matemática y computacional  Interfaces de usuario e interacción persona-computadora  Estadística y Computación Clasificación: 610.72 Resumen: Este trabajo editado presenta estudios y debates que aclaran los desafíos y oportunidades de la investigación del análisis de sentimientos. Si bien la investigación del análisis de sentimientos se ha vuelto muy popular en los últimos diez años, la mayoría de las empresas e investigadores todavía la abordan simplemente como un problema de detección de polaridad. En realidad, el análisis de sentimientos es un "problema de maleta" que requiere abordar muchas subtareas de procesamiento del lenguaje natural, incluido el análisis de microtexto, la detección de sarcasmo, la resolución de anáforas, la detección de subjetividad y la extracción de aspectos. En este libro, los autores proponen una descripción general de los principales problemas y desafíos asociados con la investigación actual del análisis de sentimientos y brindan algunas ideas sobre herramientas y técnicas prácticas que pueden explotarse para avanzar en el estado del arte en todas las subtareas del análisis de sentimientos y explorar nuevas. áreas en el mismo contexto. Los lectores descubrirán técnicas de extracción de sentimientos que pueden explotarse para la creación y el mantenimiento automatizado de sitios web de reseñas y agregación de opiniones, en los que se recopilan continuamente textos y vídeos de opinión de la Web y no se limitan sólo a reseñas de productos, sino también a temas más amplios, como la política. Problemas y percepción de la marca. El libro también permite a los investigadores ver cómo la computación afectiva y el análisis de sentimientos tienen un gran potencial como tecnología de subcomponente para otros sistemas. Pueden mejorar las capacidades de la gestión de relaciones con los clientes y los sistemas de recomendación, permitiendo, por ejemplo, descubrir qué características les gustan especialmente a los clientes o excluir de las recomendaciones aquellos elementos que hayan recibido comentarios muy negativos. De manera similar, pueden explotarse para tutoría afectiva y entretenimiento afectivo o para filtrado de trolls y detección de spam en la comunicación social en línea. Nota de contenido: Preface -- Affective Computing and Sentiment Analysis -- Many Facets of Sentiment Analysis -- Reflections on Sentiment/Opinion Analysis -- Challenges in Sentiment Analysis --  Sentiment Resources: Lexicons and Datasets -- Generative Models for Sentiment Analysis and Opinion Mining -- Social Media Summarization -- Deception Detection and Opinion Spam -- Concept-Level Sentiment Analysis with SenticNet -- Index. Tipo de medio : Computadora Summary : This edited work presents studies and discussions that clarify the challenges and opportunities of sentiment analysis research. While sentiment analysis research has become very popular in the past ten years, most companies and researchers still approach it simply as a polarity detection problem. In reality, sentiment analysis is a 'suitcase problem' that requires tackling many natural language processing subtasks, including microtext analysis, sarcasm detection, anaphora resolution, subjectivity detection and aspect extraction.   In this book, the authors propose an overview of the main issues and challenges associated with current sentiment analysis research and provide some insights on practical tools and techniques that can be exploited to both advance the state of the art in all sentiment analysis subtasks and explore new areas in the same context. Readers will discover sentiment mining techniques that can be exploited for the creation and automated upkeep of review andopinion aggregation websites, in which opinionated text and videos are continuously gathered from the Web and not restricted to just product reviews, but also to wider topics such as political issues and brand perception. The book also enables researchers to see how affective computing and sentiment analysis have a great potential as a sub-component technology for other systems. They can enhance the capabilities of customer relationship management and recommendation systems allowing, for example, to find out which features customers are particularly happy about or to exclude from the recommendations items that have received very negative feedbacks. Similarly, they can be exploited for affective tutoring and affective entertainment or for troll filtering and spam detection in online social communication. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] A Practical Guide to Sentiment Analysis [documento electrónico] / Cambria, Erik, ; Das, Dipankar, ; Bandyopadhyay, Sivaji, ; Feraco, Antonio,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - VII, 196 p. 16 ilustraciones, 7 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-55394-8 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Biología  Sistemas de almacenamiento y recuperación de información.  La lingüística aplicada  Matemáticas de ingeniería  Ingeniería  Interfaces de usuario (sistemas informáticos)  La interacción persona-ordenador  Investigación biomédica  Almacenamiento y recuperación de información  Aplicaciones de ingeniería matemática y computacional  Interfaces de usuario e interacción persona-computadora  Estadística y Computación Clasificación: 610.72 Resumen: Este trabajo editado presenta estudios y debates que aclaran los desafíos y oportunidades de la investigación del análisis de sentimientos. Si bien la investigación del análisis de sentimientos se ha vuelto muy popular en los últimos diez años, la mayoría de las empresas e investigadores todavía la abordan simplemente como un problema de detección de polaridad. En realidad, el análisis de sentimientos es un "problema de maleta" que requiere abordar muchas subtareas de procesamiento del lenguaje natural, incluido el análisis de microtexto, la detección de sarcasmo, la resolución de anáforas, la detección de subjetividad y la extracción de aspectos. En este libro, los autores proponen una descripción general de los principales problemas y desafíos asociados con la investigación actual del análisis de sentimientos y brindan algunas ideas sobre herramientas y técnicas prácticas que pueden explotarse para avanzar en el estado del arte en todas las subtareas del análisis de sentimientos y explorar nuevas. áreas en el mismo contexto. Los lectores descubrirán técnicas de extracción de sentimientos que pueden explotarse para la creación y el mantenimiento automatizado de sitios web de reseñas y agregación de opiniones, en los que se recopilan continuamente textos y vídeos de opinión de la Web y no se limitan sólo a reseñas de productos, sino también a temas más amplios, como la política. Problemas y percepción de la marca. El libro también permite a los investigadores ver cómo la computación afectiva y el análisis de sentimientos tienen un gran potencial como tecnología de subcomponente para otros sistemas. Pueden mejorar las capacidades de la gestión de relaciones con los clientes y los sistemas de recomendación, permitiendo, por ejemplo, descubrir qué características les gustan especialmente a los clientes o excluir de las recomendaciones aquellos elementos que hayan recibido comentarios muy negativos. De manera similar, pueden explotarse para tutoría afectiva y entretenimiento afectivo o para filtrado de trolls y detección de spam en la comunicación social en línea. Nota de contenido: Preface -- Affective Computing and Sentiment Analysis -- Many Facets of Sentiment Analysis -- Reflections on Sentiment/Opinion Analysis -- Challenges in Sentiment Analysis --  Sentiment Resources: Lexicons and Datasets -- Generative Models for Sentiment Analysis and Opinion Mining -- Social Media Summarization -- Deception Detection and Opinion Spam -- Concept-Level Sentiment Analysis with SenticNet -- Index. Tipo de medio : Computadora Summary : This edited work presents studies and discussions that clarify the challenges and opportunities of sentiment analysis research. While sentiment analysis research has become very popular in the past ten years, most companies and researchers still approach it simply as a polarity detection problem. In reality, sentiment analysis is a 'suitcase problem' that requires tackling many natural language processing subtasks, including microtext analysis, sarcasm detection, anaphora resolution, subjectivity detection and aspect extraction.   In this book, the authors propose an overview of the main issues and challenges associated with current sentiment analysis research and provide some insights on practical tools and techniques that can be exploited to both advance the state of the art in all sentiment analysis subtasks and explore new areas in the same context. Readers will discover sentiment mining techniques that can be exploited for the creation and automated upkeep of review andopinion aggregation websites, in which opinionated text and videos are continuously gathered from the Web and not restricted to just product reviews, but also to wider topics such as political issues and brand perception. The book also enables researchers to see how affective computing and sentiment analysis have a great potential as a sub-component technology for other systems. They can enhance the capabilities of customer relationship management and recommendation systems allowing, for example, to find out which features customers are particularly happy about or to exclude from the recommendations items that have received very negative feedbacks. Similarly, they can be exploited for affective tutoring and affective entertainment or for troll filtering and spam detection in online social communication. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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