A survey and comparative study of tweet sentiment analysis via semi-supervised learning (2016)
- Autores:
- Autores USP: HRUSCHKA, EDUARDO RAUL - ICMC ; COLETTA, LUIZ FERNANDO SOMMAGGIO - ICMC ; SILVA, NADIA FELIX FELIPE DA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1145/2932708
- Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Idioma: Inglês
- Imprenta:
- Fonte:
- Título do periódico: ACM Computing Surveys
- ISSN: 0360-0300
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 49, n. 1, p. 15:1-15:26, Jun. 2016
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
SILVA, Nádia Felix Felipe da e COLETTA, Luiz Fernando Sommaggio e HRUSCHKA, Eduardo Raul. A survey and comparative study of tweet sentiment analysis via semi-supervised learning. ACM Computing Surveys, v. 49, n. Ju 2016, p. 15:1-15:26, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1145/2932708. Acesso em: 23 abr. 2024. -
APA
Silva, N. F. F. da, Coletta, L. F. S., & Hruschka, E. R. (2016). A survey and comparative study of tweet sentiment analysis via semi-supervised learning. ACM Computing Surveys, 49( Ju 2016), 15:1-15:26. doi:10.1145/2932708 -
NLM
Silva NFF da, Coletta LFS, Hruschka ER. A survey and comparative study of tweet sentiment analysis via semi-supervised learning [Internet]. ACM Computing Surveys. 2016 ; 49( Ju 2016): 15:1-15:26.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2932708 -
Vancouver
Silva NFF da, Coletta LFS, Hruschka ER. A survey and comparative study of tweet sentiment analysis via semi-supervised learning [Internet]. ACM Computing Surveys. 2016 ; 49( Ju 2016): 15:1-15:26.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2932708 - Combining classification and clustering for tweet sentiment analysis
- Towards the use of metaheuristics for optimizing the combination of classifier and cluster ensembles
- Using metaheuristics to optimize the combination of classifier and cluster ensembles
- A differential evolution algorithm to optimise the combination of classifier and cluster ensembles
- Using unsupervised information to improve semi-supervised tweet sentiment classification
- Tweet sentiment analysis with classifier ensembles
- Abordagens para combinar classificadores e agrupadores em problemas de classificação
- Agrupamento de dados fuzzy colaborativo
- Análise de sentimentos em textos curtos provenientes de redes sociais
- An experimental study on the use of nearest neighbor-based imputation algorithms for classification tasks
Informações sobre o DOI: 10.1145/2932708 (Fonte: oaDOI API)
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