Stance detection in online discussions

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F16%3A43930541" target="_blank" >RIV/49777513:23520/16:43930541 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Stance detection in online discussions
Popis výsledku v původním jazyce
This paper describes our system created to detect stance in online discussions. The goal is to identify whether the author of a comment is in favor of the given target or against. Our approach is based on a maximum entropy classifier, which uses surface-level, sentiment and domain-specific features. The system was originally developed to detect stance in English tweets. We adapted it to process Czech news commentaries
Název v anglickém jazyce
Stance detection in online discussions
Popis výsledku anglicky
This paper describes our system created to detect stance in online discussions. The goal is to identify whether the author of a comment is in favor of the given target or against. Our approach is based on a maximum entropy classifier, which uses surface-level, sentiment and domain-specific features. The system was originally developed to detect stance in English tweets. We adapted it to process Czech news commentaries

Rok uplatnění
2016
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku
Proceedings in Informatics and Information Technologies, WIKT & DaZ 2016 - 11th Workshop on Intelligent and Knowledge Oriented Technologies, 35th Conference on Data and Knowledge
ISBN
978-80-227-4619-9
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
211-214
Název nakladatele
Nakladatelstvo STU Bratislava
Místo vydání
Bratislava
Místo konání akce
Smolenice
Datum konání akce
3. 11. 2016
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—

Podobné výsledky(10)