PAVLÍČEK, Martin, Tomáš FILIP a Petr SOSÍK. ZREC architecture for textual sentiment analysis. In Brejová, Broňa; Ciencialová, Lucie; Holeňa, Martin; Mráz, František; Prdubská, Dana; Plátek, Martin; Vinař, Tomáš. Proceedings of the 21st Conference Information Technologies – Applications and Theory (ITAT 2021). 2962. vyd. Slovensko: CEUR Workshop Proceedings, 2021. s. 222-228. ISSN 1613-0073.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název ZREC architecture for textual sentiment analysis
Autoři PAVLÍČEK, Martin (203 Česká republika, garant, domácí), Tomáš FILIP (203 Česká republika, domácí) a Petr SOSÍK (203 Česká republika, domácí).
Vydání 2962. vyd. Slovensko, Proceedings of the 21st Conference Information Technologies – Applications and Theory (ITAT 2021), od s. 222-228, 7 s. 2021.
Nakladatel CEUR Workshop Proceedings
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Slovensko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
WWW Plný text příspěvku
Organizační jednotka Filozoficko-přírodovědecká fakulta v Opavě
ISSN 1613-0073
Klíčová slova anglicky Bio-inspired computing; Computing methods; Data gathering; Pipeline solutions; Relation extraction; Sentiment analysis
Štítky RESTART, SGF52020, SGS112019, ÚI
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: Mgr. Kamil Matula, Ph.D., učo 7389. Změněno: 20. 12. 2021 10:00.
Anotace
We present recent results of the research project ZREC aimed at psycho-social phenomena (group polarization, belief echo chamber and confirmatory bias) analysis based on bio-inspired computing methods. We present two updated pipeline solutions to work with bio inspired AI methods and data gathering tools integrated in a complex (but simple to implement) vertical information system. The scope of the investigated phenomena is reduced to the aspect based sentiment analysis with an integration of methods covering named entity recognition and relation extraction. We present a simple ontology addition to group polarization in the last year due to COVID pandemic and stress the importance of project in the social and IT sphere and multi-tier cooperation. We also provide introductory results based on test data using several deep learning architectures and demonstrating that the presented approach is robust and functional.
VytisknoutZobrazeno: 29. 1. 2022 15:18