論文の概要: Editorial introduction: The power of words and networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11263v1
- Date: Mon, 24 May 2021 13:29:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-25 15:07:43.763199
- Title: Editorial introduction: The power of words and networks
- Title(参考訳): 編集部紹介:言葉とネットワークの力
- Authors: A. Fronzetti Colladon, P. Gloor, D. F. Iezzi
- Abstract要約: 国際情報管理ジャーナル(International Journal of Information Management)のこの特別号には、テキストマイニングとソーシャルネットワーク分析の研究が含まれている。
それは、理論的、実証的、方法論的基礎においてまだ遅れを取っているこれらの分野の交差点での仕事を豊かにすることを目的としている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: According to Freud "words were originally magic and to this day words have
retained much of their ancient magical power". By words, behaviors are
transformed and problems are solved. The way we use words reveals our
intentions, goals and values. Novel tools for text analysis help understand the
magical power of words. This power is multiplied, if it is combined with the
study of social networks, i.e. with the analysis of relationships among social
units. This special issue of the International Journal of Information
Management, entitled "Combining Social Network Analysis and Text Mining: from
Theory to Practice", includes heterogeneous and innovative research at the
nexus of text mining and social network analysis. It aims to enrich work at the
intersection of these fields, which still lags behind in theoretical,
empirical, and methodological foundations. The nine articles accepted for
inclusion in this special issue all present methods and tools that have
business applications. They are summarized in this editorial introduction.
- Abstract(参考訳): フロイトに拠れば、「言葉は元々魔法であり、今日まで古代の魔力の多くを維持してきた」。
言葉で言えば、行動は変化し、問題は解決される。
言葉の使い方は、意図、目標、価値を明らかにします。
テキスト分析のための新しいツールは、単語の魔力を理解するのに役立つ。
この力は、もしそれがソーシャルネットワーク、すなわち研究と組み合わされば、乗算される。
社会ユニット間の関係を分析しました
International Journal of Information Managementの「Combining Social Network Analysis and Text Mining: from Theory to Practice」という特別号には、テキストマイニングとソーシャルネットワーク分析の分野における異質で革新的な研究が含まれている。
それは、理論的、実証的、方法論的基礎においてまだ遅れているこれらの分野の交差点での仕事を豊かにすることを目的としている。
この特別号に含める9つの記事は、ビジネスアプリケーションを持つ方法とツールを全て提示している。
これらはこの論説の序文で要約されている。
関連論文リスト
- Automated Detection and Analysis of Power Words in Persuasive Text Using Natural Language Processing [0.0]
本研究では,文中のパワーワードの自動検出と解析手法を提案する。
パワーワードが感情や読者エンゲージメントに与える影響を分類し評価することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-26T16:38:56Z) - Ontology Embedding: A Survey of Methods, Applications and Resources [54.3453925775069]
オントロジはドメイン知識とメタデータを表現するために広く使われている。
1つの簡単な解決策は、統計分析と機械学習を統合することである。
埋め込みに関する多くの論文が出版されているが、体系的なレビューの欠如により、研究者はこの分野の包括的な理解を妨げている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-16T14:49:19Z) - Riveter: Measuring Power and Social Dynamics Between Entities [20.672174024510745]
Riveterはテキストコーパスのエンティティに関連する動詞の意味を分析するための完全なパイプラインを提供する。
このパッケージには感情、力、エージェンシーといった意味の枠組みが組み込まれており、社会現象を捉えるのに有用であることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-15T05:03:24Z) - Exploring Embeddings for Measuring Text Relatedness: Unveiling
Sentiments and Relationships in Online Comments [1.7230140898679147]
本稿では,様々なソーシャルメディアプラットフォームにおけるコメント間の感情的・意味的関係について検討する。
単語の埋め込みを使って文や文書のコンポーネントを分析する。
我々の分析は、オンラインコメントの相互接続性をより深く理解し、大きな相互接続脳として機能するインターネットの概念を調査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-15T04:57:23Z) - How Do Transformers Learn Topic Structure: Towards a Mechanistic
Understanding [56.222097640468306]
我々は、トランスフォーマーが「意味構造」を学ぶ方法の機械的理解を提供する
数学的解析とウィキペディアデータの実験を組み合わせることで、埋め込み層と自己保持層がトピック構造をエンコードしていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-07T21:42:17Z) - Neural networks for learning personality traits from natural language [0.0]
この論文プロジェクトは、非常に実験的であり、その背景にある動機は、そのトピックに関する詳細な分析を提示することである。
出発点は、心理学文献が5つの主要な性格特性(Big Five)のマーカーとして定義する形容詞の辞書である。
私たちは2013年にTomas Mikolov氏が発明した分散アルゴリズムのクラスを使用します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-23T10:33:40Z) - Aggression and "hate speech" in communication of media users: analysis
of control capabilities [50.591267188664666]
著者らは新メディアにおける利用者の相互影響の可能性を検討した。
新型コロナウイルス(COVID-19)対策として、緊急の社会問題について議論する際、攻撃やヘイトスピーチのレベルが高いことが分かった。
結果は、現代のデジタル環境におけるメディアコンテンツの開発に有用である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-25T15:53:32Z) - TeKo: Text-Rich Graph Neural Networks with External Knowledge [75.91477450060808]
外部知識を用いた新しいテキストリッチグラフニューラルネットワーク(TeKo)を提案する。
まず、高品質なエンティティを組み込んだフレキシブルな異種セマンティックネットワークを提案する。
次に、構造化三重項と非構造化実体記述という2種類の外部知識を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-15T02:33:10Z) - An Informational Space Based Semantic Analysis for Scientific Texts [62.997667081978825]
本稿では、意味分析のための計算手法と、短い科学的テキストの意味の定量化について紹介する。
科学的意味の表現は、心理的特性ではなく、状況表現を置き換えることで標準化される。
本研究は,テキストの意味の幾何学的表現の基礎となる研究である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-31T11:19:32Z) - Some Strategies to Capture Karaka-Yogyata with Special Reference to
apadana [3.949007406869799]
これらの理論に基づいていくつかの洞察を得て、Yogyat=a of wordsをキャプチャするツールを作成しました。
私たちのツールには、"オントロジータグセット"の作成と、レキシコンをマークアップする戦略が含まれています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-05T16:50:13Z) - Dimensions of Commonsense Knowledge [60.49243784752026]
我々は,その関係に特に焦点をあてて,広く普及しているコモンセンスソースを調査した。
我々はこれらの関係を13の知識次元に集約し、それぞれがソースにあるより具体的な関係を抽象化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-12T17:52:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。