Using unsupervised information to improve semi-supervised tweet sentiment classification (2016)
- Authors:
- USP affiliated authors: HRUSCHKA, EDUARDO RAUL - ICMC ; SILVA, NADIA FELIX FELIPE DA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1016/j.ins.2016.02.002
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; MÍDIAS SOCIAIS
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Information Sciences
- ISSN: 0020-0255
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 355, p. 348-365, Aug. 2016
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
SILVA, Nádia Felix Felipe da et al. Using unsupervised information to improve semi-supervised tweet sentiment classification. Information Sciences, v. 355, p. 348-365, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2016.02.002. Acesso em: 13 fev. 2026. -
APA
Silva, N. F. F. da, Coletta, L. F. S., Hruschka, E. R., & Hruschka Junior, E. R. (2016). Using unsupervised information to improve semi-supervised tweet sentiment classification. Information Sciences, 355, 348-365. doi:10.1016/j.ins.2016.02.002 -
NLM
Silva NFF da, Coletta LFS, Hruschka ER, Hruschka Junior ER. Using unsupervised information to improve semi-supervised tweet sentiment classification [Internet]. Information Sciences. 2016 ; 355 348-365.[citado 2026 fev. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2016.02.002 -
Vancouver
Silva NFF da, Coletta LFS, Hruschka ER, Hruschka Junior ER. Using unsupervised information to improve semi-supervised tweet sentiment classification [Internet]. Information Sciences. 2016 ; 355 348-365.[citado 2026 fev. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2016.02.002 - Tweet sentiment analysis with classifier ensembles
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.ins.2016.02.002 (Fonte: oaDOI API)
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