Best results in : Research Potential Pokaż wszystkie wyniki (5)
Search results for: SENTIMENT DICTIONARY
-
Grupa zarządzania wiedzą
Research PotentialGrupa Zarządzania Wiedzą na Politechnice Gdańskiej jest grupą badawczo-rozwojową skupiającą się na obszarach związanych z zarządzaniem wiedzą i informacją. Naszym priorytetem jest opracowanie zestawu narzędzi i metod umożliwiających przetwarzanie i analizowanie dużych ilości informacji przechowywanych w zasobach WWW. Grupa specjalizuje się w ontologicznych metodach reprezentacji i analizy wiedzy, która zapisana jest w sposób ustrukturalizowany...
-
Emotions in Human-Computer Interaction Research Group (EMORG)
Research Potential* rozpoznawanie emocji użytkownika (ang. emotion elicitation) * reprezentację informacji o emocjach użytkownika (ang. emotion representation/ affect modelling) i zarządzanie nimi * ekspresję emocji lub reakcję na emocje przez programy np. przez wirtualne postaci (ang. affect expression) * wybrane zastosowania to badanie użyteczności oprogramowania rozszerzone o aspekty emocjonalne * badania wzorców behawioralnych w połączeniu...
-
Zespół Systemów Multimedialnych
Research Potential* technologie archiwizacji, rekonstrukcji i dostępu do nagrań archiwalnych * technologie inteligentnego monitoringu wizyjnego i akustycznego * multimedialne technologie telemedyczne * multimodalne interfejsy komputerowe
Other results Pokaż wszystkie wyniki (2)
Search results for: SENTIMENT DICTIONARY
-
Methodology for Text Classification using Manually Created Corpora-based Sentiment Dictionary
PublicationThis paper presents the methodology of Textual Content Classification, which is based on a combination of algorithms: preliminary formation of a contextual framework for the texts in particular problem area; manual creation of the Hierarchical Sentiment Dictionary (HSD) on the basis of a topically-oriented Corpus; tonality texts recognition via using HSD for analysing the documents as a collection of topically completed fragments...
-
Improving the Accuracy in Sentiment Classification in the Light of Modelling the Latent Semantic Relations
PublicationThe research presents the methodology of improving the accuracy in sentiment classification in the light of modelling the latent semantic relations (LSR). The objective of this methodology is to find ways of eliminating the limitations of the discriminant and probabilistic methods for LSR revealing and customizing the sentiment classification process (SCP) to the more accurate recognition of text tonality. This objective was achieved...