Analiza nastrojów w sieciach społecznościowych

Opinie czytelników

Recenzje książki przedstawiają mieszany obraz. Jeden z użytkowników chwali książkę jako świetny zakup, podkreślając jakość jej fizycznej formy i funkcjonalności. Z kolei inny użytkownik krytykuje ją jako zbiór prac badawczych pozbawionych spójności i oryginalności, argumentując, że błędnie przedstawia się jako książka autorska. Ten recenzent zauważa niespójności w jakości pisania i przytacza przypadki treści promocyjnych, które umniejszają ogólną wartość.

Książka została dobrze przyjęta przez niektórych ze względu na jej jakość i skuteczność w prezentowaniu informacji. Użytkownicy doceniają dobrą jakość fizyczną i funkcjonalność.

Krytycy twierdzą, że książka jest jedynie zbiorem prac badawczych o minimalnej oryginalnej treści. Pojawiają się skargi dotyczące niespójności w jakości pisania, literówek, a niektóre treści są raczej promocyjne niż informacyjne. Ponadto podnoszone są obawy dotyczące wysokiej ceny książki w stosunku do swobodnie dostępnych badań, do których się odnosi.

(na podstawie 2 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Sentiment Analysis in Social Networks

Zawartość książki:

Celem analizy sentymentu jest zdefiniowanie automatycznych narzędzi zdolnych do wyodrębniania subiektywnych informacji z tekstów w języku naturalnym, takich jak opinie i sentymenty, w celu stworzenia ustrukturyzowanej i możliwej do wykorzystania wiedzy, która może być wykorzystana przez system wspomagania decyzji lub decydenta. Analiza nastrojów zyskała jeszcze większą wartość wraz z pojawieniem się i rozwojem sieci społecznościowych.

Analiza nastrojów w sieciach społecznościowych rozpoczyna się od przeglądu najnowszych trendów badawczych w tej dziedzinie. Następnie omawia socjologiczne i psychologiczne procesy leżące u podstaw interakcji w sieciach społecznościowych. Książka bada zarówno modele semantyczne, jak i uczenia maszynowego oraz metody, które odnoszą się do zależnego od kontekstu i dynamicznego tekstu w internetowych sieciach społecznościowych, pokazując, w jaki sposób strumienie sieci społecznościowych stanowią liczne wyzwania ze względu na ich dużą skalę, krótki, hałaśliwy, zależny od kontekstu i dynamiczny charakter.

Ponadto, niniejszy tom

⬤ Przyjmuje interdyscyplinarne podejście z wielu dziedzin informatyki, w tym przetwarzania języka naturalnego, uczenia maszynowego, dużych zbiorów danych i metodologii statystycznych.

⬤ Zapewnia wgląd w spamowanie opinii, rozumowanie i analizę sieci społecznościowych.

⬤ Pokazuje, jak stosować narzędzia analizy nastrojów dla konkretnego zastosowania i domeny oraz jak uzyskać najlepsze wyniki w celu zrozumienia konsekwencji.

⬤ Służy jako kompleksowe źródło informacji na temat najnowszych osiągnięć w dziedzinie analizy mediów społecznościowych.