Construction Grammar Conceptual Network: Coordination-based graph method for semantic association analysis

Kód výsledku v IS VaVaI

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Výsledek na webu

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DOI - Digital Object Identifier

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Jazyk výsledku

španělština

Název v původním jazyce

Introducción a la minería de texto y análisis de sentimiento con R

Popis výsledku v původním jazyce

"Este libro, "Introducción a la minería de texto y análisis de sentimiento con R", tiene como objetivo proporcionar una guía accesible y completa para estudiantes, investigadores y profesionales interesados en aprender y aplicar técnicas de minería de texto y análisis de sentimiento en el lenguaje de programación R. R es un lenguaje de programación de código abierto y un entorno de software ampliamente utilizado para la computación estadística y la visualización de datos (R Core Team, 2020). La popularidad de R en la comunidad académica y la industria se debe en gran parte a su extensibilidad, flexibilidad y la gran cantidad de paquetes y bibliotecas disponibles para el análisis de datos (Wickham & Grolemund, 2017). Al finalizar el libro, los lectores deberían estar equipados con las habilidades necesarias para llevar a cabo sus propios proyectos de minería de texto y análisis de sentimiento utilizando R y aplicar estos enfoques en la investigación y la práctica."

Název v anglickém jazyce

Construction Grammar Conceptual Network: Coordination-based graph method for semantic association analysis

Popis výsledku anglicky

"In this article, we present the Construction Grammar Conceptual Network method, developed for identifying lexical similarity and word sense discrimination in a syntactically tagged corpus, based on the cognitive linguistic assumption that coordination construction instantiates conceptual relatedness. This graph analysis method projects a semantic value onto a given coordinated syntactic dependency and constructs a second-order lexical network of lexical collocates with a high co-occurrence measure. The subsequent process of clustering and pruning the graph reveals lexical communities with high conceptual similarity, which are interpreted as associated senses of the source lexeme. We demonstrate the theory and its application to the task of identifying the conceptual structure and different meanings of nouns, adjectives and verbs using examples from different corpora, and explain the modulating effects of linguistic and graph parameters. This graph approach is based on syntactic dependency processing and can be used as a complementary method to other contemporary natural language processing resources to enrich semantic tasks such as word disambiguation, domain relatedness, sense structure, identification of synonymy, metonymy, and metaphoricity, as well as to automate comprehensive meta-reasoning about languages and identify cross/intra-cultural discourse variations of prototypical conceptualization patterns and knowledge representations. As a contribution, we provide a web-based app at http://emocnet.uniri.hr/. © The Author(s), 2022. Published by Cambridge University Press."

Druh

B - Odborná kniha

CEP obor

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OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

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Návaznosti

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Rok uplatnění

2023

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

ISBN

978-84-09-49458-3

Počet stran knihy

107

Název nakladatele

Limencop

Místo vydání

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Kód UT WoS knihy

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