English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

English. In identifying the different emotions present in a review, it is necessary to distinguish the single entities present and the specific semantic relations. The number of reviews needed to have a complete dataset for every single possible option is not predictable. The approach described starts from the possibility to study the aspect and later the polarity and to create an ensemble of the two models to provide a better understanding of the dataset. Italiano. Nell'identificazione delle diverse emozioni presenti in una recensione è necessario distinguere le singole entità presenti e le singole relazioni semantiche. Il numero di recensioni necessarie per avere un dataset completo per ogni singola opzione possibile non è predicibile. L'approccio descritto parte dalla possibilità di creare due modelli diversi, uno per la parte di categorizzazione, e l'altro per la parte di polarità. E di unire i due modelli per ottenere una maggiore comprensione del dataset.

Ensemble of LSTMs for EVALITA 2018 Aspect-based Sentiment Analysis task (ABSITA)