A framework for controversial political topics identification using Twitter data (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: ROMERO, ROSELI APARECIDA FRANCELIN - ICMC ; SAKIYAMA, KENZO MIRANDA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1007/978-3-031-45392-2_19
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL; RECONHECIMENTO DE TEXTO; EMOÇÕES; PORTUGUÊS DO BRASIL; MÍDIAS SOCIAIS
- Keywords: Topic Modelling; Clustering; Sentiment Analysis
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Lecture Notes in Artificial Intelligence
- ISSN: 0302-9743
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 14197, p. 283-298, 2023
- Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
SAKIYAMA, Kenzo et al. A framework for controversial political topics identification using Twitter data. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-45392-2_19. Acesso em: 01 jan. 2026. , 2023 -
APA
Sakiyama, K., Rodrigues, L. de S., Nogueira, B. M., Matsubara, E. T., & Romero, R. A. F. (2023). A framework for controversial political topics identification using Twitter data. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-45392-2_19 -
NLM
Sakiyama K, Rodrigues L de S, Nogueira BM, Matsubara ET, Romero RAF. A framework for controversial political topics identification using Twitter data [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2023 ; 14197 283-298.[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-45392-2_19 -
Vancouver
Sakiyama K, Rodrigues L de S, Nogueira BM, Matsubara ET, Romero RAF. A framework for controversial political topics identification using Twitter data [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2023 ; 14197 283-298.[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-45392-2_19 - Automated keyphrase generation for brazilian legal information retrieval
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Informações sobre o DOI: 10.1007/978-3-031-45392-2_19 (Fonte: oaDOI API)
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