Detecting sentiment in twitter data : challenges and implementation.
PBN-AR
Instytucja
Wydział Nauk Ekonomicznych i Zarządzania (Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu)
Informacje podstawowe
Główny język publikacji
en
Czasopismo
Roczniki Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej w Toruniu
ISSN
1643-8175
EISSN
2451-0955
Wydawca
DOI
URL
Rok publikacji
2016
Numer zeszytu
4
Strony od-do
97-110
Numer tomu
15
Identyfikator DOI
Liczba arkuszy
Autorzy
(liczba autorów: 1)
Open access
Tryb otwartego dostępu
Otwarte czasopismo
Wersja tekstu w otwartym dostępie
Wersja opublikowana
Licencja otwartego dostępu
Creative Commons — Uznanie autorstwa-Niekomercyjne-Bez utworów zależnych
Czas opublikowania w otwartym dostępie
Razem z publikacją
Data udostępnienia w sposób otwarty
Inne
System-identifier
0000089131
CrossrefMetadata from Crossref logo
Cytowania
Liczba prac cytujących tę pracę
Brak danych
Referencje
Liczba prac cytowanych przez tę pracę
Brak danych