O slideshow foi denunciado.
Utilizamos seu perfil e dados de atividades no LinkedIn para personalizar e exibir anúncios mais relevantes. Altere suas preferências de anúncios quando desejar.
Tartalomelemzés 
Varjú Zoltán, Precognox 
2014. 10.14
@zoltanvarju 
Szógyakoriság RT és elmlítések
Mit árul el rólam 
a Twitter? 
 Férfi 
 Harmincas 
 Minimum középiskolai 
végzettség 
 Big Five – nyitottság, 
extrove...
Tartalomelemzés 
A szógyakorisági 
vizsgálatokkal valós 
trendekre 
következtethetünk 
Leírhatunk jelenségeket 
Predikc...
Miért 
számoljunk 
szavakat? 
Túl sok tartalom 
keletkezik 
Nem tudunk mindent 
elolvasni 
Filter bubble 
Objektivitás...
Egyszerű szógyakoriság 
R-index, Google Ngram, GoogleTrends
R-index 
 The Economist/ 
EIU 
 „recession” 
gyakorisága az FT 
és WSJ lapokban
Google 
Ngram 
Viewer 
• https://books.google.c 
om/ngrams 
• Google Books 
korpuszon alapul 
• Nyilvánosan elérhető 
API-...
GoogleTrends 
 http://www.google.co.h 
u/trends/ 
 A keresési kifejezések 
idősorait akár meg is 
jeleníti nekünk 
 Leh...
Magyar 
R-index 
 Index.hu cikkek 
 KSH GDP adatok 
 Nielsen fogyasztói 
bizalmi index
GoogleTrends 
adatok és 
Nielsen index
Wikipedia havi 
oldalletöltések 
és Nielsen 
index
Összkép
Szentiment
Szentiment- és 
emócióelemzés 
Drawin és a nyelvtechnológia találkozása
Szentimentelemzés 
vagy polaritásmérés 
Példák a Neticle 
(http://www.neticle.hu/) 
rendszeréből
Szentimentelemzés 
Negatív szótár Pozitív szótár
Szentimentelemzés 
Shifterek: Pl. „ez nagyon jó” vs „ez 
nagyon nem jó” 
Irónia „No, jól megcsinálták ezt a 
telót!” 
S...
Emócióelemzés 
 Darwing: The 
Expression of 
Emotions in Man and 
Animals (1872) 
 6 alapvető 
érzelemnek biológiai 
ala...
Ekman és 
az 
emóciók 
 Bánat 
 Düh 
 Félelem 
 Meglepődés 
 Öröm 
 Undor
Emóciószótárak
A tökéletes rap sláger 
nyomában 
Lexikai diverzitás, szentiment- és emócióelemzés
Lexikai 
diverzitás 
Type/ 
Token 
arány
Szentiment
Emóciók - 
bánat
Emóciók - 
düh
Emóciók - 
meglepődés
Mi a különbség a 
szentiment és az 
emóció között?
A kategóriák 
függetlenek 
egymástól 
Az egyes kategóriák között 
nincs korreláció általában, 
de 
Pozitív és a öröm ért...
Bánat és 
lexikai 
diverzitás
Félelem és 
lexikai 
diverzitás
Undor és 
lexikai 
diverzitás
Predikció
Főpolgármester 
-jelöltek a 
Twitteren
Jelenbecslés 
1. 
NFSZ nyilvántartott álláskeresők 
2013
Jelenbecslés 
2. 
A Jobmonitor keresési adatai (az y 
tengelyen nem véletlenül maradtak 
le a számok)
Jelenbecslés 3. 
 ha 1%-kal nő a jobmonitoros 
keresések mértéke, 44,17%-kal 
csökken a nyilvántartott 
álláskeresők szám...
http://precognox.hu/ 
http://kereses.blog.hu/ 
http://www.meetup.com/Hungarian-nlp/
Próximos SlideShares
Carregando em…5
×

De tartalomelemzés 2014_10_14

A digitális bölcsészet kurzuson tartott tartalomelemzés előadásom diái.

  • Entre para ver os comentários

  • Seja a primeira pessoa a gostar disto

De tartalomelemzés 2014_10_14

  1. 1. Tartalomelemzés Varjú Zoltán, Precognox 2014. 10.14
  2. 2. @zoltanvarju Szógyakoriság RT és elmlítések
  3. 3. Mit árul el rólam a Twitter?  Férfi  Harmincas  Minimum középiskolai végzettség  Big Five – nyitottság, extrovertált, analitikus
  4. 4. Tartalomelemzés A szógyakorisági vizsgálatokkal valós trendekre következtethetünk Leírhatunk jelenségeket Predikciókat tehetünk
  5. 5. Miért számoljunk szavakat? Túl sok tartalom keletkezik Nem tudunk mindent elolvasni Filter bubble Objektivitás hiánya
  6. 6. Egyszerű szógyakoriság R-index, Google Ngram, GoogleTrends
  7. 7. R-index  The Economist/ EIU  „recession” gyakorisága az FT és WSJ lapokban
  8. 8. Google Ngram Viewer • https://books.google.c om/ngrams • Google Books korpuszon alapul • Nyilvánosan elérhető API-n keresztül, ill. le is tölthető
  9. 9. GoogleTrends  http://www.google.co.h u/trends/  A keresési kifejezések idősorait akár meg is jeleníti nekünk  Lehetőség van területi szűrésre is
  10. 10. Magyar R-index  Index.hu cikkek  KSH GDP adatok  Nielsen fogyasztói bizalmi index
  11. 11. GoogleTrends adatok és Nielsen index
  12. 12. Wikipedia havi oldalletöltések és Nielsen index
  13. 13. Összkép
  14. 14. Szentiment
  15. 15. Szentiment- és emócióelemzés Drawin és a nyelvtechnológia találkozása
  16. 16. Szentimentelemzés vagy polaritásmérés Példák a Neticle (http://www.neticle.hu/) rendszeréből
  17. 17. Szentimentelemzés Negatív szótár Pozitív szótár
  18. 18. Szentimentelemzés Shifterek: Pl. „ez nagyon jó” vs „ez nagyon nem jó” Irónia „No, jól megcsinálták ezt a telót!” Scoring: „A kijelző nagyon jó, ellenben a hang lehetne jobb is” Target: „A Samsung nagyon gyors, ellenben az Apple sokkal szebb telefonokat gyárt.”
  19. 19. Emócióelemzés  Darwing: The Expression of Emotions in Man and Animals (1872)  6 alapvető érzelemnek biológiai alapjai vannak
  20. 20. Ekman és az emóciók  Bánat  Düh  Félelem  Meglepődés  Öröm  Undor
  21. 21. Emóciószótárak
  22. 22. A tökéletes rap sláger nyomában Lexikai diverzitás, szentiment- és emócióelemzés
  23. 23. Lexikai diverzitás Type/ Token arány
  24. 24. Szentiment
  25. 25. Emóciók - bánat
  26. 26. Emóciók - düh
  27. 27. Emóciók - meglepődés
  28. 28. Mi a különbség a szentiment és az emóció között?
  29. 29. A kategóriák függetlenek egymástól Az egyes kategóriák között nincs korreláció általában, de Pozitív és a öröm értékek között +0.78 Negatív és düh értékek között +0.65
  30. 30. Bánat és lexikai diverzitás
  31. 31. Félelem és lexikai diverzitás
  32. 32. Undor és lexikai diverzitás
  33. 33. Predikció
  34. 34. Főpolgármester -jelöltek a Twitteren
  35. 35. Jelenbecslés 1. NFSZ nyilvántartott álláskeresők 2013
  36. 36. Jelenbecslés 2. A Jobmonitor keresési adatai (az y tengelyen nem véletlenül maradtak le a számok)
  37. 37. Jelenbecslés 3.  ha 1%-kal nő a jobmonitoros keresések mértéke, 44,17%-kal csökken a nyilvántartott álláskeresők száma  jelezni tudta a januári-februári tendenciabeli változást  megerősíti a GoogleTrends irodalom azon megállapítását, hogy a keresésekkel kiegészített modellek előbb előrejelzik a trendbeli változásokat
  38. 38. http://precognox.hu/ http://kereses.blog.hu/ http://www.meetup.com/Hungarian-nlp/

×