Rezultati

eNauka >  Rezultati >  Improving sentiment analysis for Twitter data by handling negation rules in the Serbian language
Naziv: Improving sentiment analysis for Twitter data by handling negation rules in the Serbian language
Autori: Ljajic, Adela  ; Marovac, Ulfeta  
Godina: 2019
Publikacija: Improving sentiment analysis for twitter data by handling negation rules in the Serbian language 16(1)
ISSN: 1820-0214 Computer Science and Information Systems / ComSIS Pretraži identifikator
Izdavač: The ComSIS Consortium
Tip rezultata: Naučni članak
Kolacija: vol. 16 br. 1 str. 289-311
DOI: 10.2298/csis180122013l
WoS-ID: 000457380600012
Scopus-ID: 2-s2.0-85063508337
URI: https://phaidrabg.bg.ac.rs/o:30277
https://unilib.phaidrabg.rs/o:2315
https://enauka.gov.rs/handle/123456789/505399
Izvor metapodataka: Migracija
M-kategorija: 
23M23 - Rad u međ. časopisu

16
SCOPUSTM
8
OpenCitations
15
WEB OF SCIENCETM
Alt metrika
Dimensions

Pronađi DOI
Unpaywall

Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.