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テキストマイニング、またはテキスト分析は、大量のテキストデータから有用な情報を導出する計算プロセスです。テキストマイニングは、非構造化テキストの隠された価値を明らかにするために、金融、医療、消費者心理、電子情報開示などのさまざまな分野で使用できます。

テキストの感情的分類のための検証済みモデルに向けて。単語の埋め込みと感情機能を使用した積極的な言語識別。攻撃性を含むテキスト。メイン。 Word Embeddings and Sentimentを使用した積極的な言語識別機能の記事。コンパクト言語検出器2。言語の複数構造要素の形態に基づくエッジ検出。 Phpfoxは言語を検出します。 PDF、過去数年間で、インターネットを介したソーシャルメディアの意見を述べるテキストデータが大幅に増加しています。感情分析は、意見のあるテキストを分析するために使用されます。それは私たちを助けます。人間の言語識別のレビュー。 SemEval-2019タスク5でのUTFPR：ヘイトスピーチ識別機能。

•タスク：ドメインに敏感で感情を認識できる単語の埋め込みを生成します。一部のセンチメントワードの極性は、ドメインによって異なります。攻撃検出に注意を払ったLSTM。 07/16/2018∙Nishant Nikhil、et al。 ∙0∙シェア。この記事では、NishnikチームによるFacebookの投稿とコメントで、攻撃識別に関する共有タスクのために送信されたシステムについて説明します。

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グループ識別と語学学校

Fedelopez77 langdetect。 Word 2047で言語を検出するサポート。オンラインでの言語検出と翻訳。（PDF）SARCASM検出手法に関する包括的な研究。認知学習法を使用してソーシャルメディアテキストの攻撃性を分析します。 30.スニータ・ワルジリ、パルタ・パクレイ、アーナブ・クマール・マジ、サラリン・リンドー。 Hidden Markov Model POS Taggerに基づくKhasi言語のPOSタグの識別。 34.高井幸一、服部元、安田啓二、パニコスヘラクレス、石川愛子。

2018年8月22日、単語の埋め込みと感情機能を使用した積極的な言語識別。このノートブックには、攻撃識別に関する最初の共有タスクへの参加コードが示されています。このアプローチの詳細については、ConstantinOrǎsan（2018）Word Embeddings and Sentiment Featuresを使用した積極的な言語識別を参照してください。言語APIを自動検出します。ディープラーニング-単語埋め込みの最近の改善、注意の集中、モバイル対応、および家庭でのその外観により、以前の画像処理と同様に自然言語処理のキャプチャが開始されています。感情ニューロンを使用して、彼らは打ち負かすことができました。

コンスタンタンオラサンによる出版物-研究グループトローリング、攻撃性に関する最初のワークショップの議事録。クロスランゲージのためのバイリンガル感情ワード埋め込みの学習。 2015年7月26日-リチャードソッチャー、クリフチウンユリン、アンドリューY.ング、クリストファーD.マニング。 2011.自然シーンと自然言語の解析。 1.人間の言語の特別な点2.記号表現から分散単語表現まで3. BiLSTM（注意を払って）ヘゲモニー4.マルチワード言語表現の選択5.ツリー構造モデルの使用：感情検出6。

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