Opinion mining (French Wikipedia)

Analysis of information sources in references of the Wikipedia article "Opinion mining" in French language version.

refsWebsite
Global rank French rank
1,185th place
1,318th place
2nd place
3rd place
57th place
4th place
low place
2,063rd place
666th place
58th place
4,730th place
1,427th place
23rd place
119th place
274th place
223rd place
low place
low place
low place
low place
6,221st place
low place
low place
low place
207th place
929th place
69th place
232nd place
305th place
395th place
149th place
80th place
9,352nd place
low place
3,975th place
6,393rd place
low place
low place
low place
low place
low place
low place

aaai.org

  • (en) Andranik Tumasjan,, Timm O. Sprenger, Philipp G. Sandner et Isabell M. Welpe, « Predicting Elections with Twitter: What 140 Characters Reveal about Political Sentiment », Proceedings of the Fourth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media,‎ (lire en ligne)

aclanthology.org

  • David Graceffa, Armelle Ramond, Emmanuelle Dusserre, Ruslan Kalitvianski, Mathieu Ruhlmann et Muntsa Padró, « Notre tweet première fois au DEFT-2018 : systèmes de détection de polarité et de transports (Systems for detecting polarity and public transport discussions in French tweets) », Actes de la Conférence TALN. Volume 2 - Démonstrations, articles des Rencontres Jeunes Chercheurs, ateliers DeFT, ATALA,‎ , p. 287–298 (lire en ligne, consulté le )

aclweb.org

  • (en) Prabu Palanisamy, Vineet Yadav et Harsha Elchuri, « Serendio: Simple and Practical lexicon based approach to Sentiment Analysis », Second Joint Conference on Lexical and Computational Semantics (*SEM), vol. Proceedings of the Seventh International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval 2013), no 2,‎ (lire en ligne)

acm.org

dl.acm.org

  • (en) Theresa Wilson, Janyce Wiebe et Paul Hoffmann, « Recognizing Contextual Polarity in Phrase-Level Sentiment Analysis », HLT '05 Proceedings of the conference on Human Language Technology and Empirical Methods in Natural Language Processing,‎ (lire en ligne)
  • (en) Pollyanna Gonçalves, Matheus Araújo, Fabrício Benevenuto et Meeyoung Cha, « Comparing and Combining Sentiment Analysis Methods », COSN '13 Proceedings of the first ACM conference on Online social networks,‎ (ISBN 978-1-4503-2084-9, lire en ligne)
  • (en) Andrius Mudinas, Dell Zhang et Mark Levene, « Combining lexicon and learning based approaches for concept-level sentiment analysis », WISDOM '12 Proceedings of the First International Workshop on Issues of Sentiment Discovery and Opinion Mining Article No. 5,‎ (ISBN 978-1-4503-1543-2, lire en ligne)
  • (en) Adam Funk, Yaoyong Li, Horacio Saggion, Kalina Bontcheva et Christian Leibold, « Opinion Analysis for Business Intelligence Applications », OBI '08 Proceedings of the first international workshop on Ontology-supported business intelligence Article No. 3,‎ (ISBN 978-1-60558-219-1, lire en ligne)

arxiv.org

  • Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee et Kristina Toutanova, « BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding », arXiv:1810.04805 [cs],‎ (DOI 10.48550/arxiv.1810.04805, lire en ligne, consulté le )

cambridge.org

  • (en) Dominic Duval et François Pétry, « L'analyse automatisée du ton médiatique : construction et utilisation de la version française du Lexicoder Sentiment Dictionary », Canadian Journal of Political Science/Revue canadienne de science politique, vol. 49, no 2,‎ , p. 197–220 (ISSN 0008-4239 et 1744-9324, DOI 10.1017/S000842391600055X, lire en ligne, consulté le )

ceur-ws.org

  • (en) Mari Carmen Rodríguez-Gancedo, Javier Caminero, José Relaño et Carlos Picazo, « T-OMT: A Novel Opinion Mining Tool for Improving Global Customer Relationship Management », CASFE'13,‎ (lire en ligne)

doi.org

dx.doi.org

  • Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee et Kristina Toutanova, « BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding », arXiv:1810.04805 [cs],‎ (DOI 10.48550/arxiv.1810.04805, lire en ligne, consulté le )
  • (en) Dominic Duval et François Pétry, « L'analyse automatisée du ton médiatique : construction et utilisation de la version française du Lexicoder Sentiment Dictionary », Canadian Journal of Political Science/Revue canadienne de science politique, vol. 49, no 2,‎ , p. 197–220 (ISSN 0008-4239 et 1744-9324, DOI 10.1017/S000842391600055X, lire en ligne, consulté le )
  • (en) Martin Haselmayer, « Candidates rather than context shape campaign sentiment in French Presidential Elections (1965–2017) », French Politics,‎ (ISSN 1476-3427, DOI 10.1057/s41253-021-00159-5, lire en ligne, consulté le )

doi.org

hp.com

hpl.hp.com

  • (en) Asur, S, « Predicting the Future with Social Media », Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT),‎ (lire en ligne)

issn.org

portal.issn.org

  • (en) Dominic Duval et François Pétry, « L'analyse automatisée du ton médiatique : construction et utilisation de la version française du Lexicoder Sentiment Dictionary », Canadian Journal of Political Science/Revue canadienne de science politique, vol. 49, no 2,‎ , p. 197–220 (ISSN 0008-4239 et 1744-9324, DOI 10.1017/S000842391600055X, lire en ligne, consulté le )
  • (en) Martin Haselmayer, « Candidates rather than context shape campaign sentiment in French Presidential Elections (1965–2017) », French Politics,‎ (ISSN 1476-3427, DOI 10.1057/s41253-021-00159-5, lire en ligne, consulté le )

lrec-conf.org

  • (en) Alexander Pak et Patrick Paroubek, « Twitter as a Corpus for Sentiment Analysis and Opinion Mining », Language Resources and Evaluation Conference,‎ (lire en ligne)

nocodefunctions.com

  • (en) Clément Levallois, « Nocode functions », sur nocodefunctions.com, (consulté le ).

openedition.org

books.openedition.org

  • Dominique Boullier et Audrey Lohard, Opinion mining et Sentiment analysis : méthodes et outils, Marseille, OpenEdition Press, , 234 p. (ISBN 978-2-8218-1226-0, lire en ligne)

plosone.org

  • (en) Peter Sheridan Dodds, Isabel M. Kloumann, Kameron Decker Harris, Catherine A. Bliss et Christopher M. Danforth, « Temporal Patterns of Happiness and Information in a Global Social Network : Hedonometrics and Twitter », Plos One, vol. 6,‎ (lire en ligne)

psu.edu

citeseerx.ist.psu.edu

  • (en) Kamal Nigam, John Lafferty et Andrew McCallum, « Using maximum entropy for text classification », In IJCAI-99 Workshop on Machine Learning for Information Filtering,‎ , p. 61–67 (lire en ligne, consulté le )

sciencedirect.com

  • (en) Xue Zhang, Hauke Fuehres et Peter A. Gloor, « Predicting Stock Market Indicators Through Twitter “I hope it is not as bad as I fear” », The 2nd Collaborative Innovation Networks Conference - COINs2010,‎ (lire en ligne)

sentic.net

  • (en) Erik Cambria, Daniel Olsher et Dheeraj Rajagopal, « SenticNet 3:A Common and Common-Sense Knowledge Base for Cognition-Driven Sentiment Analysis », Association for the Advancement of Artificial Intelligence (www.aaai.org),‎ (lire en ligne)

springer.com

link.springer.com

  • (en) Peter Sheridan Dodds et Christopher M. Danforth, « Measuring the Happiness of Large-Scale Written Expression: Songs, Blogs, and Presidents », Journal of Happiness Studies,‎ (lire en ligne)

twitter.com

dev.twitter.com

uned.es

nlp.uned.es

  • (en) Jorge Carrillo de Albornoz, Laura Plaza et Pablo Gervas, « SentiSense: An easily scalable concept-based affective lexicon for sentiment analysis », The 8th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2012),‎ (lire en ligne)

univ-lille1.fr

ieeexplore.ieee.org.docproxy.univ-lille1.fr

  • (en) Spyros E. Polykalas, George N. Prezerakos et Agisilaos Konidaris, « A General Purpose Model for Future Prediction Based on Web Search Data: Predicting Greek and Spanish Election », 27th International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops,‎ (lire en ligne)
  • (en) Panagiotis T. Metaxas, Eni Mustafaraj et Daniel Gayo-Avello, « How (Not) to Predict Elections », IEEE International Conference on Privacy, Security, Risk, and Trust, and IEEE International Conference on Social Computing,‎ (lire en ligne)