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Psychiatry on Twitter: Content Analysis of the Use of Psychiatric Terms in French
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In: ISSN: 2561-326X ; JMIR Formative Research ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03614832 ; JMIR Formative Research, JMIR Publications 2022, 6 (2), pp.e18539. ⟨10.2196/18539⟩ ; https://formative.jmir.org/2022/2/e18539 (2022)
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Psychological Well-Being of Left-Behind Children in China: Text Mining of the Social Media Website Zhihu.
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In: International journal of environmental research and public health, vol 19, iss 4 (2022)
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VEREINDEUTIGUNG ZUR KLASSIFIZIERUNG LEXIKALISCHER OBJEKTE ; DISAMBIGUATION FOR THE CLASSIFICATION OF LEXICAL ITEMS ; DÉSAMBÏGUISATION POUR LA CLASSIFICATION DE LEXÈMES
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03598242 ; France, Patent n° : EP3937059A1. 2022 (2022)
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PROTECT: A Pipeline for Propaganda Detection and Classification
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In: CLiC-it 2021- Italian Conference on Computational Linguistics ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03417019 ; CLiC-it 2021- Italian Conference on Computational Linguistics, Jan 2022, Milan, Italy (2022)
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Linguistic intergroup bias and persistence of stereotype-affirming memory ...
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Linguistic intergroup bias and persistence of stereotype-affirming memory - Addendum 04.26.2022 ...
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Evaluation computergestützter Verfahren der Emotionsklassifikation für deutschsprachige Dramen um 1800 ...
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Abstract:
Wir präsentieren die Ergebnisse einer Evaluationsstudie zum Einsatz unterschiedlicher Verfahren des maschinellen Lernens für die Emotionsklassifikation auf historischen deutschen Dramen um 1800. Der Fokus liegt dabei auf Transformer-basierten Sprachmodellen wie BERT und ELECTRA vortrainiert auf zeitgenössischer und historischer Sprache. Als Gold Standard werden 5 Dramen des genannten Zeitraums bezüglich mehrerer Emotionskategorien annotiert. Die Evaluationsergebnisse zeigen, dass Transformer-basierte Modelle bessere Erkennungsraten erreichen als Baseline-Methoden wie lexikonbasierte Verfahren, bag-of-words-Ansätze oder statische Sprachmodelle. Für die Klassifikation der Polarität (positiv/negativ) wird eine Erkennungsrate von 83% erreicht. Die Erkennungsrate wird jedoch mit zunehmender Emotionszahl geringer. Historische Domänenadaption führt selten zu geringfügigen Verbesserungen in unserem Setting. Die besten Modelle sind hingegen die größten Sprachmodelle trainiert auf zeitgenössischer Sprache. Wir ...
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Keyword:
Datenerkennung; DHd2022; Drama; Emotionsklassifikation; Inhaltsanalyse; Literatur; Maschinelles Lernen; Programmierung; Sentiment Analysis; Sprache; Text; Transformer-basierte Modelle
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URL: https://zenodo.org/record/6328169 https://dx.doi.org/10.5281/zenodo.6328169
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Evaluation computergestützter Verfahren der Emotionsklassifikation für deutschsprachige Dramen um 1800 ...
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“Thou Shalt Not Take the Lord’s Name in Vain”: A Methodological Proposal to Identify Religious Hate Content on Digital Social Networks
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In: International Journal of Communication; Vol 16 (2022); 22 ; 1932-8036 (2022)
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What was Theoretical Biology? A Topic-Modelling Analysis of a Multilingual Corpus of Monographs and Journals, 1914-1945 ...
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What was Theoretical Biology? A Topic-Modelling Analysis of a Multilingual Corpus of Monographs and Journals, 1914-1945 ...
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What was Theoretical Biology? A Topic-Modelling Analysis of a Multilingual Corpus of Monographs and Journals, 1914-1945 ...
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What was Theoretical Biology? A Topic-Modelling Analysis of a Multilingual Corpus of Monographs and Journals, 1914-1945 ...
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АРТИКУЛЯЦИОННЫЙ МЕТОД ФОНЕТИКИ В СООТНОШЕНИИ «ЧАСТЬ – ЦЕЛОЕ» ... : ARTICULATION METHOD OF PHONETICS IN THE RATIO "PART WHOLE" ...
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ЗНАЧЕНИЕ НАУЧНО-ПОПУЛЯРНОЙ СТАТЬИ ... : THE IMPORTANCE OF A POPULAR SCIENTIFIC ARTICLE ...
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Кузибаева, Р.Ш.. - : Oriental renaissance: Innovative, educational, natural and social sciences, 2022
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Connecting Text Classification with Image Classification: A New Preprocessing Method for Implicit Sentiment Text Classification
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In: Sensors; Volume 22; Issue 5; Pages: 1899 (2022)
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Short Text Aspect-Based Sentiment Analysis Based on CNN + BiGRU
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In: Applied Sciences; Volume 12; Issue 5; Pages: 2707 (2022)
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