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Kirjailija

Melanie Siegel

Kirjat ja teokset yhdessä paikassa: 3 kirjaa, julkaisuja vuosilta 2017–2021, suosituimpiin kuuluu Jacy – An Implemented Grammar of Japanese. Vertaile teosten hintoja ja tarkista saatavuus suomalaisista kirjakaupoista.

3 kirjaa

Kirjojen julkaisuvuodet: 2017–2021.

Jacy – An Implemented Grammar of Japanese

Jacy – An Implemented Grammar of Japanese

Melanie Siegel; Emily M. Bender; Francis Bond; Timothy Baldwin

Centre for the Study of Language Information
2017
nidottu
This book describes the fundamentals of Jacy, an implementation of a Japanese head-driven phrase structure grammar with many useful linguistic implications. Jacy presents sound information about the Japanese language (syntax, semantics, and pragmatics) based on implementation and tested on large quantities of data. As the grammar development was done in a multilingual environment, Jacy also showcases both multilingual concepts and differences among the languages and demonstrates the usefulness of semantic analysis in language technology applications.
Tools für Social Listening und Sentiment-Analyse

Tools für Social Listening und Sentiment-Analyse

Melpomeni Alexa; Melanie Siegel

Springer Fachmedien Wiesbaden
2021
nidottu
Mit diesem Buch lernen Sie, wie Sie Social Listening und Sentiment-Analyse professionell einsetzen können. Der Leser erhält Schritt-für-Schritt-Beschreibungen für verschiedene Einsatzszenarien, gekoppelt mit Übungsaufgaben und nützlichen Materialien, darunter ein Merkblatt für Kennzahlen, eine Checkliste für die Toolauswahl und ein Glossar für Fachbegriffe. Dieses Lehr- und Praxisbuch verdeutlicht anhand von Anwendungsszenarien und Praxisbeispielen, wie Tools und Technologien für Social Listening und Sentiment-Analyse für die Analyse deutschsprachiger Online-Textdaten angewandt werden können und welche Vorteile diese bringen. Der Leser erhält einen Überblick über wichtige Funktionalitäten aktuell verfügbarer Social-Listening-Tools und deren Einsatzmöglichkeiten.
Sentiment-Analyse deutschsprachiger Meinungsäußerungen

Sentiment-Analyse deutschsprachiger Meinungsäußerungen

Melanie Siegel; Melpomeni Alexa

Springer Vieweg
2020
nidottu
Der Zugang zu Information ist durch das Internet erheblich verändert und erleichtert worden. Gleichzeitig gibt es seit dem Web 2.0 die Möglichkeit für alle Internet-Nutzer, selbst Inhalte beizusteuern, indem sie in Foren schreiben, oder Twitter, Xing, LinkedIn, Facebook oder andere soziale Medien nutzen und auf veröffentliche Posts z. B. durch Kommentare reagieren. Diese Fülle an Informationen und Meinungen ist ein wertvoller und in der Regel sehr großer Datenschatz, den man nur mit automatischen Verfahren sinnvoll nutzen kann. Die automatische Analyse von Meinungsäußerungen gehört in die Anwendungsbereiche Informationsextraktion und Inhaltsanalyse sowie Text Mining. Aus Texten von Internet-Nutzern werden Informationen extrahiert und analysiert, wie sie sich zu bestimmten Themen, Produkten oder Ereignissen äußern. Dieses Buch gibt eine systematische Einführung in Methoden der automatischen Analyse von Meinungsäußerungen und zeigt die Anwendung der beschriebenen Methoden in Programmierübungen. Der Fokus liegt dabei auf deutschsprachige Daten, also auf linguistischen Ressourcen sowie Methoden zur automatischen Analyse für die deutsche Sprache. Viele Übungsaufgaben sowie in Python implementierte Programmierbeispiele und -aufgaben machen das Buch zum optimalen Begleiter für Studium und Selbststudium.