What is the translation of " SENTIMENT ANALYSIS " in Hungarian?

• a hangulat elemzés
• érzelmi analízisnek
• sentiment analysis

Examples of using Sentiment analysis in English and their translations into Hungarian

We call it sentiment analysis.
Ezt nevezzük érzelmi analízisnek.

Sentiment analysis in multiple languages.
Többféle elemzés, többféle nyelvtan.

This is called sentiment analysis.
Ezt nevezzük érzelmi analízisnek.

Sentiment analysis(or opinion mining).
Sentiment analysis techniques(vélemény bányászat).

Social listening and sentiment analysis.
Social listening és szentiment-elemzés.

Stock market sentiment analysis with data mining methods.
Tőzsdei hangulat elemzése adatbányászati módszerekkel.

Compare the numbers with the sentiment analysis;
Hasonlítsd össze a számokat a megítéléselemzéssel.

The tools to do sentiment analysis are freely available, and much out-of-copyright literature can be downloaded from online repository Project Gutenberg.
Az elemzés módszere ugyanis szabadon hozzáférhető, és a szerzői joggal nem védett irodalom le is tölthető a Guttenberg Projekt online adattárából.

What is employee sentiment analysis?
Mit takar a munkavállalói közérzet elemzés?

The sentiment analysis service will also break the opinion down to detect exactly which features or attributes or elements of the subject are being discussed.
A hangulat elemzési szolgáltatás is megtöri véleménye felismerni, hogy pontosan melyik jellegét meghatározza vagy attribútum vagy elem tárgya folynak.

What Impacts the Sentiment Analysis Accuracy?
Mi befolyásolja az elemzés pontosságát?

Many social media platforms provide some sentiment analysis.
Számos szociális médiaplatform némi érzékenységet elemez.

Sentiment analysis Sentiment analysis that delivers more than just positive or negative valuations with built-in sentiment scoring, topic identification and categorisation.
Hangulat elemzés, amit szállít több mint csak pozitív vagy negatív értékelések beépített hangulat gólt, téma azonosítása és kategorizálása.

Word clouds and other interactive visualisations powered by sentiment analysis.
Szófelhők és más interaktív vizualizációk véleményelemzés alapján.

For instance automated content analysis, trend analysis and sentiment analysis can be performed on more articles than ever before.
Például automatikus tartalom analízis, trend analízis és érzelem analízis végezhető el több cikken mint eddig bármikor.

Imagine that a researcher decides to study public opinion toward e-cigarettes by collecting e-cigarettes-related Twitter posts and conducting sentiment analysis.
Képzeljük el, hogy egy kutató úgy dönt, hogy tanulmányozza a közvélemény felé e-cigaretta összegyűjtésével e-cigaretta kapcsolatos Twitter-bejegyzései és lebonyolítása hangulat elemzést.

One-click trading, streaming news, economic calendar and market sentiment analysis are just a few of the features that give you more power and flexibility.
Egy kattintásos kereskedés, hírfolyam, gazdasági naptár és a piaci hangulat elemzést csak néhány jellemzője, hogy kapsz nagyobb teljesítményt és rugalmasságot.

Imagine that a researcher decides to study public opinion toward e-cigarettes by collecting e-cigarettes-related Twitter posts and conducting sentiment analysis.
Képzelje el, hogy egy kutató úgy dönt, hogy a közvéleményt az e-cigaretták felé vizsgálja azáltal, hogy összegyűjti az e-cigarettához kapcsolódó Twitter-bejegyzéseket és hangulatelemzéseket végez.

The service handles complex linguistic issues that play a major role in sentiment analysis, such as negation or comparative sentences.
A szolgáltatás kezeli a bonyolult nyelvi kérdéseket, hogy fontos szerepet játszanak a hangulat elemzést, mint például a tagadás vagy összehasonlító mondatokat.

All articles were analyzed using sentiment analysis tool Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner(VADER) and the Natural Language Toolkit(NLTK) library in Python.
Az összes cikket a Valance Aware Dictionary and sEntiment Reasoner(VADER)„érzelemelemző” eszközzel, illetve a Natural Language Toolkit(NLTK) Python-könyvtár segítségével vetették górcső alá.

Several real-world examples of examining unstructured data in finance- including sentiment analysis of financial news- will be explored.
Megvizsgálják a pénzügyek strukturálatlan adatainak- köztük a pénzügyi hírek érzelmi elemzésének- néhány valódi példáját.

Sentiment analysis normally uses 3 categories(negative, neutral and positive) or their various stages while emotion analysis tries to detect the 6 basic human emotions(sadness, anger, joy, disgust, fear and surprise).
A szentimentelemzés rendszerint 3 kategóriát(negatív, semleges, pozitív) vagy ennek fokozatait használja, míg az emócióelemzés általában a 6 emberi alapérzelmet(bánat, düh, öröm, undor, félelem, meglepődés) próbálja detektálni.

Understand important areas of data mining, including association rule mining, text sentiment analysis, automatic text summarization, and data anomaly detection.
Megérteni fontos területek adatbányászat, beleértve a társulási szabály bányászat, szöveg hangulat elemzés, automatikus szöveg összefoglaló, és az adatok anomália felderítése.

You will also examine ways of analyzing event data, sentiment analysis, facial recognition software and how data generated from devices can be used to make decisions.
Megvizsgálja továbbá az eseményadatok elemzésének módszereit, az érzelmi elemzést, az arcfelismerő szoftvert és azt, hogy az eszközökből generált adatok hogyan használhatók fel a döntések meghozatalához.

This architecture allows developers to use specific machine learning algorithms for their use cases such as using sentiment analysis to change offers to a customer or using a recommendation engine within their consumer app.
Az architektúra lehetővé teszi a fejlesztőknek, hogy a gépi tanulási algoritmusokat specifikus célokra használják, például érzelem-elemzésre, amellyel más típusú ajánlatokat adhatnak bizonyos vásárlóknak, vagy használhatnak ajánlórendszereket is a fogyasztói alkalmazáson belül.

(2010) researchers around the world have used fancier methods- such as using sentiment analysis to distinguish between positive and negative mentions of the parties- in order to improve the ability of Twitter data to predict a variety of different types of elections(Gayo-Avello 2013; Jungherr 2015, chap. 7.).
(2010) kutatói szerte a világon olyan kedvelt módszereket használtak- például a hangulatelemzés használatával, hogy megkülönböztessék a felek pozitív és negatív említéseit- annak érdekében, hogy javítsák a Twitter adatoknak a különféle választási típusok(Gayo-Avello 2013; Jungherr 2015, chap. 7.).

Analyze text data, such as open-ended feedback, at scale by performing entity and sentiment analysis, leveraging Cloud Natural Language directly in Sheets. See full solution.
Szöveges adatok, például szabad szöveges visszajelzések elemzése nagy tételben entitás- és véleményelemzéssel, a Cloud Natural Language nyújtotta előnyöket közvetlenül a Google Táblázatokban használva. A teljes megoldás megtekintése.

Subsequently, other researchers around the world have used fancier methods- such as using sentiment analysis to distinguish between positive and negative mentions of the parties- in order to improve the ability of Twitter data to predict a variety of different types of elections(Gayo-Avello 2013; Jungherr 2015, Ch. 7.).
Ezt követően más kutatók világszerte használt tenyésztő módszereket-mint például a hangulat elemzés különbséget tenni a pozitív és negatív megemlíti a felek-annak érdekében, hogy javítsák a Twitter adatok megjósolni a különféle típusú választások(Gayo-Avello 2013; Jungherr 2015, Ch. 7.).

Subsequent to the work of Tumasjan et al.(2010) researchers around the world have used fancier methods- such as using sentiment analysis to distinguish between positive and negative mentions of the parties- in order to improve the ability of Twitter data to predict a variety of different types of elections Gayo-Avello 2013; Jungherr 2015, chap.
Ezt követően más kutatók világszerte használt tenyésztő módszereket-mint például a hangulat elemzés különbséget tenni a pozitív és negatív megemlíti a felek-annak érdekében, hogy javítsák a Twitter adatok megjósolni a különféle típusú választások Gayo-Avello 2013; Jungherr 2015, Ch.

Crossley has been involved in the development of numerous natural language processing tools such as Constructed Response Analysis Tool(CRAT), Sentiment Analysis and Cognition Engine(SEANCE), Simple NLP(SiNLP), Tool for the Automatic Analysis of Lexical Sophistication(TAALES), Tool for the Automatic Analysis of Text Cohesion(TAACO), Tool for the Automatic Analysis of Syntactic Sophistication and Complexity(TAASSC).
A Crossley számos természetes nyelvfeldolgozó szotfver fejlesztésében részt vett, például a Constructed Response Analysis Tool(CRAT), Sentiment Analysis and Cognition Engine(SEANCE), Simple NLP(SiNLP), Tool for the Automatic Analysis of Lexical Sophistication(TAALES), Tool for the Automatic Analysis of Text Cohesion(TAACO), Tool for the Automatic Analysis of Syntactic Sophistication and Complexity(TAASSC).