Pokaż uproszczony rekord

dc.contributor.authorTomanek, Krzysztof
dc.contributor.editorNiedbalski, Jakub
dc.date.accessioned2018-04-18T06:24:23Z
dc.date.available2018-04-18T06:24:23Z
dc.date.issued2014
dc.identifier.citationTomanek K., Analiza sentymentu: historia i rozwój metody w ramach CAQDAS, [w:] Metody i techniki odkrywania wiedzy. Narzędzia CAQDAS w procesie analizy danych jakościowych, J. Niedbalski (red.), Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2014, http://dx.doi.org/10.18778/7969-549-2.08pl_PL
dc.identifier.isbn978-83-7969-549-2
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/24530
dc.description.abstractAnaliza sentymentu (SA) jest jednym z tych obszarów analiz tekstowych, którego rozwój jest silnie związany z rozwojem CAQDAS. Istnieje kilka różnych metod analiz opinii i analiz emocji zawartych w tekstach. Jedną z nich jest metoda słownikowa (Dictionary-based Approach DbA), z której SA korzysta najczęściej. Istnieje wiele różnorodnych słowników wspierających automatyczną analizę tekstów oraz analizę sentymentu. W artykule opisano popularne rozwiązania stosowane przez analityków i badaczy zajmujących się analizami opinii. Wskazane zostały również kierunki rozwoju SA w ramach CAQDAS. Ten drugi wątek artykułu wiąże się z: poszukiwaniem coraz bardziej zaawansowanych reguł wyszukiwania tekstów, budową reguł odkrywania wzorów wypowiedzi oraz pojawianiem się coraz większej liczby słowników klasyfikacyjnych. Analitycy pracujący nad DbA, wykorzystują coraz częściej wiedzę z zakresu językoznawstwa, wielowymiarowych metod analizy danych sprawiając, że słowniki analityczne wyszukują treści w sposób coraz bardziej efektywny. Jednym z obszarów, w którym słowniki rozwijają się dynamicznie, jest identyfikacja emocji czy ocena siły ładunku emocjonalnego zawartego w tekście. Artykuł skupia się na porównaniu dostępnych dla badaczy rozwiązań słownikowych w ramach SA. Opisana została: specyfika słowników, możliwości implementacyjne, zakres tematyczny słowników oraz przykładowe zastosowania.pl_PL
dc.description.abstractSentiment analysis (SA) is one of those areas of text analysis, the development of which is strongly associated with the development of CAQDAS. There are several different methods of opinion analysis and sentiment analyzes. One of them is the dictionary analysis (Dictionary-based Approach). There are many different dictionaries to support automatic text analysis and sentiment analysis. The article goal is to describe the popular solutions used by analysts and researchers involved in the sentiment analysis. The text describes the development of SA within CAQDAS solutions. The development is associated with: the construction of more and more capacious in a word dictionaries, embedding in dictionaries syntactic rules, taking into account the context of words that identify the occurrence of emotions and the assessment of the strength and the ability to assign emotional charge contained in the text. Text compares available solutions understood as dictionary classifiers.pl_PL
dc.language.isoplpl_PL
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegopl_PL
dc.relation.ispartofMetody i techniki odkrywania wiedzy. Narzędzia CAQDAS w procesie analizy danych jakościowych;
dc.rightsUznanie autorstwa-Użycie niekomercyjne-Bez utworów zależnych 3.0 Polska*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pl/*
dc.subjectanaliza sentymentupl_PL
dc.subjectanaliza danych jakościowychpl_PL
dc.subjectanaliza treścipl_PL
dc.subjectText Miningpl_PL
dc.subjectkodowanie tekstówpl_PL
dc.subjectKADJpl_PL
dc.subjectCAQDASpl_PL
dc.titleAnaliza sentymentu: historia i rozwój metody w ramach CAQDASpl_PL
dc.title.alternativeSentiment Analysis: History and Development of the Method within CAQDASpl_PL
dc.typeBook chapterpl_PL
dc.rights.holder© Copyright by Uniwersytet Łódzki, Łódź 2014pl_PL
dc.page.number155-172pl_PL
dc.contributor.authorAffiliationUniwersytet Jagiellońskipl_PL
dc.contributor.authorBiographicalnoteKrzysztof Tomanek – doktor socjologii. Jego zainteresowania badawcze dotyczą zagadnień: teorii zaufania, lojalności, zastosowań koncepcji Quality of Life w badaniach społecznych. Najważniejsze zainteresowania metodologiczne obejmują: metodologię badań, metodologię analiz danych jakościowych, aplikację technik Text Mining do analiz danych jakościowych. Prowadzi grant badawczy MNiSW dotyczący Festiwalu Kultury Żydowskiej w Krakowie (wspólnie z dr Annąmarią Orla-Bukowską). Jest autorem projektów ogólnopolskich badań konsumenckich. Jego publikacje dotyczą wykorzystania technik analizy treści w CAQDAS, prowadzi ogólnopolskie projekty badań konsumenckich.pl_PL
dc.referencesAcerbi Alberto, Lampos Vasileios, Garnett Philip, Bentley R. Alexander (2013), The Expression of Emotions in 20th Century Books, „PLoS ONE”, vol. 8, no. 3, s. 1–6; www.plosone.org/article/ fetchObject.action?uri=info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pone.0059030&representation= PDF [dostęp: 1.05.2014].pl_PL
dc.referencesAwad Elias M., Ghaziri Hassan M. (2004), Knowledge Management, Pearson – Prentice Hall, New Jersey.pl_PL
dc.referencesBolasco Sergio, Ratta-Rinaldi della Francesca (2004), Experiments on Semantic Categorisation of Texts: Analysis of Positive and Negative Dimension, JADT 2004: 7es Journées internationales d’Analyse statistique des Données Textuelles; http://lexicometrica.univ-paris3.fr/jadt/ jadt2004/pdf/JADT_018.pdf [dostęp: 1.05.2014].pl_PL
dc.referencesCambria Erik, Mazzocco Thomas, Hussain Amir (2013), Application of Multi-Dimensional Scaling and Artificial Neural Networks for Biologically Inspired Opinion Mining, “Biologically Inspired Cognitive Architectures”, vol. 4, s. 41–53.pl_PL
dc.referencesDas Sanjiv R., Chen Mike J. (2007), Yahoo! for Amazon: Sentiment Extraction from Small Talk on the Web, “Management Science”, vol. 53, no. 9, s. 1375–1388.pl_PL
dc.referencesDeWall C. Nathan, Pond Jr. Richard S., Campbell W. Keith, Twenge Jean M. (2011), Tuning in to Psychological Change: Linguistic Markers of Psychological Traits and Emotions over Time in Popular U.S. Song Lyrics, “Psychology of Aesthetics, Creativity, and the Arts”, vol. 5, no. 3, s. 200–207.pl_PL
dc.referencesEsuli Andrea, Sebastiani Fabrizio (2005), Determining the Semantic Orientation of Terms Through Gloss Analysis, [w:] Proceedings of CIKM-05, 14th ACM International Conference on Information and Knowledge Management, Bremen; http://ontotext.fbk.eu/Publications/CIKM05- -short.pdf [dostęp: 1.05.2014].pl_PL
dc.referencesEsuli Andrea, Sebastiani Fabrizio (2006), SENTIWORDNET: A Publicly Available Lexical Resource for Opinion Mining, [w:] Proceedings of the 5th Conference on Language Resources and Evaluation, LREC’06, Genoa; http://gandalf.aksis.uib.no/lrec2006/pdf/384_pdf.pdf [dostęp:1.05.2014].pl_PL
dc.referencesGamon Michael, Aue Anthony (2005), Automatic Identification of Sentiment Vocabulary: Exploiting Low Association with Known Sentiment Terms, [w:] Proceedings of the ACL-05 Workshop on Feature Engineering for Machine Learning in Natural Language Processing, Ann Arbor, MI; http://research.microsoft.com/pubs/65462/sentiment_feats_camera.pdf [dostęp: 1.05.2014].pl_PL
dc.referencesGénéreux Michael, Evans Roger (2006), Towards a Validated Model for Affective Classification of Texts, [w:] Proceedings of the Workshop of Sentiment and Subjectivity in Text, Association for Computational Linguistics, Sydney; http://aclweb.org/anthology//W/W06/W06-0308. pdf [dostęp: 1.05.2014].pl_PL
dc.referencesGrassi Marco, Cambria Erik, Hussain Amir, Piazza Francesco (2011), Sentic Web: A New Paradigm for Managing Social Media Affective Information, „Cognitive Computation”, vol. 3, no. 3, s. 480–489; http://sentic.net/sentic-web.pdf [dostęp: 1.05.2014].pl_PL
dc.referencesHatzivassiloglou Vasileios, McKeown Kathleen (1997), Predicting the Semantic Orientation of Adjectives, [w:] Proceeding EACL 9̓ 7 Proceedings of the eighth conference on European chapter of the Association for Computational Linguistics, Stroudsburg, PA; http://acl.ldc.upenn. edu/P/P97/P97-1023.pdf [dostęp: 1.05.2014].pl_PL
dc.referencesHopkins Daniel, King Gary (2010), A Method of Automated Nonparametric Content Analysis for Social Science, “American Journal of Political Science”, vol. 54, no. 1, s. 229–247; http://dash.harvard. edu/bitstream/handle/1/5125261/method%20.pdf?sequence=1 [dostęp: 1.05.2014].pl_PL
dc.referencesLieberman Erez, Michel Jean-Baptiste, Jackson Joe, Tang Tina, Nowak Martin A. (2007), Quantifying the Evolutionary Dynamics of Language, „Nature”, vol. 449, no. 7163, s. 713–716.pl_PL
dc.referencesLiu Bing (2012), Sentiment Analysis and Opinion Mining, Morgan & Claypool Publishers, California; www.cs.uic.edu/~liub/FBS/SentimentAnalysis-and-OpinionMining.pdf [dostęp: 1.05.2014].pl_PL
dc.referencesLoughran Tim, McDonald Bill (2010), When is a Liability not a Liability? Textual Analysis, Dictionaries, and 10-Ks, “The Journal of Finance”, vol. 66, no. 1, s. 35–65.pl_PL
dc.referencesMichel Jean-Baptiste et al. (2011), Quantitative Analysis of Culture Using Millions of Digitized Books, “Science”, vol. 331, s. 176–182.pl_PL
dc.referencesNamenwirth J. Zvi, Weber Robert Philip (1987), Dynamics of Culture, Unwin Hyman, Boston.pl_PL
dc.referencesNasukawa Tetsuya, Yi Jeonghee (2003), Sentiment Analysis: Capturing Favorability Using Natural Language Processing, [w:] Proceedings of the Conference on Knowledge Capture (K-CAP), Banff, Canada.pl_PL
dc.referencesNielsen Finn Å. (2011), A New ANEW: Evaluation of a Word List for Sentiment Analysis in Microblogs, [w:] Matthew Rowe, Milan Stankovic, Aba-Sah Dadzie, Mariann Hardey (eds), Proceedings of the ESWC2011 Workshop on ‘Making Sense of Microposts’: Big Things Come in Small Packages 718 in CEUR Workshop Proceedings, Heraklion.pl_PL
dc.referencesOhana Bruno (2009), Opinion Mining with the SentWordNet Lexical Resource, Institute of Technology, School of Computing – Dissertations, Dublin; http://arrow.dit.ie/cgi/viewcontent. cgi?article=1019&context=scschcomdis [dostęp: 1.05.2014].pl_PL
dc.referencesOlsher Daniel J. (2012), Full Spectrum Opinion Mining: Integrating Domain, Syntactic and Lexical Knowledge, [w:] Jilles Vreeken, Charles Ling, Mohammed J. Zaki, Ar no Siebes, Jeffrey Xu Yu, Bart Goethals, Geoff Webb, Xindong Wu (eds), ICDMW 2012 The 12th IEEE International Conference on Data Mining Workshops, Brussels.pl_PL
dc.referencesOsgood Charles E., Snider James G. (eds), (1969), Semantic Differential Technique: A Sourcebook, Aldine, Chicago.pl_PL
dc.referencesPagel Mark, Atkinson Quentin D., Meade Andrew (2007), Frequency of Word-Use Predicts Rates of Lexical Evolution Throughout Indoeuropean History, “Nature”, vol. 449, s. 717–720.pl_PL
dc.referencesPang Bo, Lee Lillian (2005), Seeing Stars: Exploiting Class Relationships for Sentiment Categorization with Respect to Rating Scales, [w:] Proc. 43rd Ann. Assoc. for Computational Linguistics. Assoc. for Computational Linguistics, Cambridge, Massachusetts; www.cs.cornell.edu/ home/llee/papers/pang-lee-stars.pdf [dostęp: 1.05.2014].pl_PL
dc.referencesPang Bo, Lee Lillian (2008), Opinion Mining and Sentiment Analysis, “Foundations and Trends in Information Retrieval”, vol. 2, s. 1–135.pl_PL
dc.referencesPopescu Ana-Maria, Etzioni Oren (2005), Extracting Product Features and Opinions from Reviews, [w:] Proc. Human Language Technology Conf./Conf. Empirical Methods in Natural Language Processing, Assoc. for Computational Linguistics; http://turing.cs.washington.edu/papers/ emnlp05_opine.pdf [dostęp: 1.05.2014].pl_PL
dc.referencesRoget Peter Mark (2011), Roget’s Thesaurus, EBook #22, MICRA, Inc; www.gutenberg.org/cache/ epub/22/pg22.html [dostęp: 1.05.2014].pl_PL
dc.referencesSevenans Julie, Soroka Stuart (2013), Lexicoder Topic Dictionaries, McGill University, Montreal; www.lexicoder.com/download.html [dostęp: 1.05.2014].pl_PL
dc.referencesTaboada Maite, Brooke Julian, Tofiloski Milan, Voll Kimberly, Stede Manfred (2011), Lexicon- Based Methods for Sentiment Analysis, “Journal of Computational Linguistics”, vol. 37, no. 2, s. 267–307; http://oldsite.aclweb.org/anthology-new/J/J11/J11-2001.pdf [dostęp: 1.05.2014].pl_PL
dc.referencesThelwall Mike, Buckley Kevan, Paltoglou Georgios, Cai Di, Kappas Arvid (2010), Sentiment Strength Detection in Short Informal Text, “Journal of the American Society for Information Science and Technology”, vol. 61, no. 12, s. 2544–2558.pl_PL
dc.referencesTomanek Krzysztof (2014), Jak nauczyć metodę samodzielności? O uczących się metodach analizy treści, [w:] Jakub Niedbalski (red.), Metody i techniki odkrywania wiedzy. Narzędzia CAQDAS w procesie analizy danych jakościowych, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź.pl_PL
dc.referencesTong Richard M. (2001), An Operational System for Detecting and Tracking Opinions in On-Line Discussion [w:] Working Notes of the SIGIR. Workshop on Operational Text Classification, New Orleans.pl_PL
dc.referencesTurney Peter (2002), Thumbs Up or Thumbs Down? Semantic Orientation Applied to Unsupervised Classification of Reviews, [w:] Proc. 40th Ann. Assoc. for Computational Linguistics, Assoc. for Computational Linguistics; http://acl.ldc.upenn.edu/P/P02/P02-1053.pdf [dostęp: 1.05.2014].pl_PL
dc.referencesYi Jeonghee, Nasukawa Tetsuya, Bunescu Razvan, Niblacki Wayne (2003), Sentiment Analyzer: Extracting Sentiments about a Given Topic Using Natural Language Processing Techniques, [w:] Proceedings of the Third IEEE International Conference on Data Mining (ICDM’03), IEEE Computer Society Washington; http://oucsace.cs.ohiou.edu/~razvan/papers/icdm2003.pdf [dostęp: 1.05.2014].pl_PL
dc.referencesYoung Lori, Soroka Stuart (2012), Affective News: The Automated Coding of Sentiment in Political Texts, “Political Communication”, vol. 29, s. 205–231; www.snsoroka.com/files/2012Young- Soroka%28PolComm%29.pdf [dostęp: 1.05.2014].pl_PL
dc.identifier.doi10.18778/7969-549-2.08


Pliki tej pozycji

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

Pozycja umieszczona jest w następujących kolekcjach

Pokaż uproszczony rekord

Uznanie autorstwa-Użycie niekomercyjne-Bez utworów zależnych 3.0 Polska
Poza zaznaczonymi wyjątkami, licencja tej pozycji opisana jest jako Uznanie autorstwa-Użycie niekomercyjne-Bez utworów zależnych 3.0 Polska