Tweet sentiment analysis with classifier ensembles (2014)
- Authors:
- USP affiliated authors: HRUSCHKA, EDUARDO RAUL - ICMC ; SILVA, NADIA FELIX FELIPE DA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1016/j.dss.2014.07.003
- Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Decision Support Systems
- ISSN: 0167-9236
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 66, p. 170-179, out. 2014
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
SILVA, Nádia Felix Felipe da e HRUSCHKA, Eduardo Raul e HRUSCHKA JUNIOR, Estevam Rafael. Tweet sentiment analysis with classifier ensembles. Decision Support Systems, v. 66, p. 170-179, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.dss.2014.07.003. Acesso em: 03 abr. 2026. -
APA
Silva, N. F. F. da, Hruschka, E. R., & Hruschka Junior, E. R. (2014). Tweet sentiment analysis with classifier ensembles. Decision Support Systems, 66, 170-179. doi:10.1016/j.dss.2014.07.003 -
NLM
Silva NFF da, Hruschka ER, Hruschka Junior ER. Tweet sentiment analysis with classifier ensembles [Internet]. Decision Support Systems. 2014 ; 66 170-179.[citado 2026 abr. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.dss.2014.07.003 -
Vancouver
Silva NFF da, Hruschka ER, Hruschka Junior ER. Tweet sentiment analysis with classifier ensembles [Internet]. Decision Support Systems. 2014 ; 66 170-179.[citado 2026 abr. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.dss.2014.07.003 - Using unsupervised information to improve semi-supervised tweet sentiment classification
- Combining classification and clustering for tweet sentiment analysis
- A survey and comparative study of tweet sentiment analysis via semi-supervised learning
- Análise de sentimentos em textos curtos provenientes de redes sociais
- On the influence of imputation in classification: practical issues
- An evolutionary algorithm for clustering data streams with a variable number of clusters
- An Experimental Study on Unsupervised Clustering-Based Feature Selection Methods
- Using both latent and supervised shared topics for multitask learning
- A study of K-means-based algorithms for constrained clustering
- Biocom_Usp: tweet sentiment analysis with adaptive boosting ensemble
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