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TopFish: topic-based analysis of political position in US electoral campaigns
Nanni, Federico
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Zirn, Cäcilia
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Glavaš, Goran
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Eichorst, Jason
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Ponzetto, Simone Paolo
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URL:
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https://madoc.bib.uni-mannheim.de/41550
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Weitere URL:
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http://takelab.fer.hr/poltext2016/PolText2016-proc...
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URN:
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urn:nbn:de:bsz:180-madoc-415501
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2016
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Buchtitel:
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PolText 2016 : The International Conference on the Advances in Computational Analysis of Political Text : proceedings of the conference : sponsored by the European Social Fund, Operational Programme Efficient Human Resources 2014–2020
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Seitenbereich:
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61-67
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Veranstaltungstitel:
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International Conference on the Advances in Computational Analysis of Political Text
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Veranstaltungsort:
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Dubrovnik, Croatia
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Veranstaltungsdatum:
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14-16 July 2016
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Herausgeber:
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Širinić, Daniela
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Ort der Veröffentlichung:
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Zagreb
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Verlag:
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University of Zagreb
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ISBN:
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978-953-6457-92-2 , 978-953-184-220-4
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Information Systems III: Enterprise Data Analysis (Ponzetto 2016-)
Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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text scaling , text classification , topic analysis , natural language processing
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Abstract:
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In this paper we present TopFish, a multilevel
computational method that integrates
topic detection and political scaling and
shows its applicability for a temporal aspect
analysis of political campaigns (preprimary
elections, primary elections, and
general elections). It enables researchers
to perform a range of multidimensional
empirical analyses, ultimately allowing
them to better understand how candidates
position themselves during elections, with
respect to a specific topic. The approach
has been employed and tested on speeches
from the 2008, 2012, and the (ongoing)
2016 US presidential campaigns.
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Nanni, Federico  ORCID: 0000-0003-2484-4331 ; Zirn, Cäcilia ; Glavaš, Goran ; Eichorst, Jason ; Ponzetto, Simone Paolo ORCID: 0000-0001-7484-2049
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