Zobrazeno 1 - 10
of 10
pro vyhledávání: '"Plisiecki, Hubert"'
This paper investigates the presence of political bias in emotion inference models used for sentiment analysis (SA) in social science research. Machine learning models often reflect biases in their training data, impacting the validity of their outco
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.13891
This study explores the use of large language models (LLMs) to predict emotion intensity in Polish political texts, a resource-poor language context. The research compares the performance of several LLMs against a supervised model trained on an annot
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.12141
Autor:
Plisiecki, Hubert, Sobieszek, Adam
Publikováno v:
Behavior Research Methods; Aug2024, Vol. 56 Issue 5, p4716-4731, 16p
Publikováno v:
Res Rhetorica; 2024, Vol. 11 Issue 1, p29-53, 25p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
This is a data repository accompanying the manuscript "Hollowed or redefined? Changing visions of democracy in the political discourse of Law and Justice", Democratization, DOI: 10.1080/13510347.2022.2152439 by Agnieszka Kwiatkowska, Viktoriia Muliav
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::65eeac7fc063d6c013f92ed7bc70832f
About the use of digital footprints in studying social problems
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::e59f1787fd92b3a375d48c191ca925c1
This study is designed to test whether sentiment analysis using Twitter data can predict the level of public anxiety regarding the war in Ukraine measured by classical surveys. In this study, we use two sentiment analysis methods: Latent Semantic Sca
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::863fb116251cdea48d4df6848a5c1238