nyest.hu
Kövessen, kérem!

Nem lát minket a Facebookon?

Kenyérpirítón szeretné?

Legutolsó hozzászólások
  • mederi: @arafuraferi: 21 Hát bizony, az írott források, és képek, néha(?) becsapják az embert..
    2022. 12. 05, 20:36  Álszölkup garázdálkodik a Wikipédián
  • mederi: @Fülig James: 18 Kiegészítés a válaszomhoz. -Megnéztem a linket, de az nem az ural szó ere...
    2022. 11. 29, 10:54  Urál‒Altaj
  • mederi: @Fülig James: 18 Az idéző jelben lévő kérdő mondatrészt magából a cikkből idéztem, de nem ...
    2022. 11. 28, 21:55  Urál‒Altaj
  • Fülig James: @Fülig James: Alighanem itt arról lehet szó, hogy az obi-ugor összeesküvés végül, a 18. sz...
    2022. 11. 26, 11:19  Urál‒Altaj
  • Fülig James: @szigetva: Azt a reményt mederi pénzéből finanszírozzák, csak ő nem tud róla.
    2022. 11. 26, 11:12  Urál‒Altaj
A nyelvész majd megmondja
A legnépszerűbb anyagok
Írjon! Nekünk!
nyest.hu
nyest.hu
 
Figyeljük a közösségi médiát!

Hogyan jelenik meg a közösségi médiában egy márka? Vannak-e regionális különbségek az USA különböző részein csevegő Twitter-felhasználók posztjai között? Lehetséges-e pusztán valakinek a nyelvi megnyilatkozásai alapján megállapítani a demográfiai jellemzőit?

nyest.hu | 2016. december 12.
|  

A kérdésekre a válaszat a decemberi NLP meetupon tudhatják meg az érdeklődők. December 13-án angol nyelvű előadásokkal várjuk az érdeklődőket, előadóink a BlackSwan és az ELTE Komplex Rendszerek Fizikája Tanszékének kutatói. A rendezvény ingyenes, de a részvétel előzetes regisztrációhoz kötött az esemény oldalán.

A BlackSwan cég 2011-ben alakult, ma már több országban (UK, Magyarország, Kanada, Egyesült Államok, Szingapúr, Dél-Afrika) jelen van analitikai megoldásaival. Fő profiljába a nyilvános és ügyféladatok feldolgozása és erre épülő egyedi analitikai megoldások tartoznak. Markus Frise (Head of Data Science) előadása nyitja a meetupot, melyből megtudhatjuk, a BlackSwan hogyan segíti ügyfeleit a közösségi média szöveges tartalmainak elemzésében. Farkas Richárd (BlackSwan, Lead Data Scientist, adjunktus, Szegedi Tudományegyetem) két esettanulmányon keresztül mutatja be a közösségi médiában előforduló szövegek elemzésének lehetőségeit.

Vattay Gábor és Bokányi Eszter(ELTE Komplex Rendszerek Fizikája Tanszék) előadásukban bemutatják, hogy a szöveges adatokat hogyan lehet szerzőik demográfiai jellemzőinek feltérképezésére felhasználni. Az arXiv-en elérhető tanulmányukban a szerzők az Egyesült Államok területén keletkezett tweeteket elemezve megállapították, hogy a fizikai távolsággal együtt nőnek a nyelvhasználati különbségek. A demográfiai különbségek is megmutatkoztak az adatokban, pl. a bibliaövezetbe (kb. a déli tagállamokban) jellemzőbbek a vallással kapcsolatos szavak.

Követem a cikkhozzászólásokat (RSS)
Hozzászóláshoz lépjen be vagy regisztráljon.
Még nincs hozzászólás, legyen Ön az első!
Információ
X