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  1. Sentiment Analyse mit lokalen Grammatiken
    wissensbasierter Ansatz zur Extraktion von Sentiments in Hotelbewertungen
    Autor*in: Wolfgruber, Marlene
    Erschienen: 2015
    Verlag:  Universitätsbibliothek der Ludwig-Maximilians-Universität, München

    Export in Literaturverwaltung   RIS-Format
      BibTeX-Format
    Quelle: Verbundkataloge
    Beteiligt: Guenthner, Franz (Akademischer Betreuer)
    Sprache: Deutsch
    Medientyp: Dissertation
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    Schriftenreihe: Dissertationen der LMU ; Bd. 3
    Schlagworte: Deutsch; Hotel; Bewertung; Internet; Gefühl; Text Mining; Data Mining; Grammatik; Hotel; Extraktion <Linguistik>; Bewertung; Aussage; Nomen; Adjektiv; Viral Marketing; Personalisierung; Social Media; World Wide Web 2.0; Data Mining; Textverarbeitung; Gefühl; Gastgewerbe
    Weitere Schlagworte: (stw)Virales Marketing; (stw)Personalisierung; (stw)Social Web; (stw)Data Mining; (stw)Text; (stw)Emotion; (stw)Gastgewerbe; Bildbegriff; Gleichnisbegriff; Ludwig Wittgenstein; Nachlass; analogisches Denken
    Umfang: Online-Ressource
    Bemerkung(en):

    München, Ludwig-Maximilians-Universität, Diss., 2015
  2. Sentiment Analyse mit lokalen Grammatiken
    wissensbasierter Ansatz zur Extraktion von Sentiments in Hotelbewertungen
    Autor*in: Wolfgruber, Marlene
    Erschienen: 2015
    Verlag:  Universitätsbibliothek der Ludwig-Maximilians-Universität, München

    Zugang:
    Resolving-System (kostenfrei)
    Verlag (kostenfrei)

    Standort:
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    Link zum Verbundkatalog:
    Hessisches BibliotheksInformationsSystem (HeBIS)
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      BibTeX-Format
    Quelle: Verbundkataloge
    Beteiligt: Guenthner, Franz (Betreuer)
    Sprache: Deutsch
    Medientyp: Dissertation
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    DDC Klassifikation: Hauswirtschaft und Familie (640); Germanische Sprachen; Deutsch (430); Datenverarbeitung; Informatik (004)
    Schriftenreihe: Dissertationen der LMU ; Bd. 3
    Schlagworte: Deutsch; Hotel; Bewertung; Internet; Gefühl; Text Mining; Data Mining
    Umfang: Online-Ressource
    Bemerkung(en):

    München, Ludwig-Maximilians-Universität, Diss., 2015