aken van opruiing.

Resultaten

- Analyse van syntactisch/semantische mogelijkheden om sentiment te bepalen van uitspraken binnen conversaties
- Een prototype sentiment-analyser die in staat is de sentimenten binnen een Twitter-gesprek in kaart te brengen
- Conceptualisatie van indicatoren voor stemmingmakerij in formele logica
- Een korte paper die motiveert en verklaart wat de mogelijkheden en toepassingen van het prototype zijn
- Evaluatie en analyse van de resultaten

Looptijd

01 juni 2021 - 30 juni 2022

Aanpak

Tweets worden geanalyseerd met gangbare NLP-aanpakken, waarna voorspeld wordt hoe het verdere verloop van de conversatie eruit zal zien. Dit wordt vergeleken met daadwerkelijke reacties, waarbij op discrepanties zal worden ingezoomd.

123:T5cc,

Tweets geven een goede weergave van waar de wereld over praat, maar missen vaak de lengte die een AI nodig heeft om correct het bedoelde sentiment te achterhalen. Door te kijken hoe deze tweets binnen conversaties passen hopen we AI een beter beeld te kunnen geven hoe de wind staat.

Doel

Om een beeld te krijgen van de achterliggende emoties in Twitter-conversaties en hoe deze ingezet kunnen worden als onderdeel van bewuste stemmingmakerij-campagnes gaan we met dit project tweets automatisch analyseren. Hiermee wordt getracht vroegtijdige signalering mogelijk te maken van opruiing.

Resultaten

Looptijd

Tweet, reactie, actie

Navigeer naar: