Deep Learning-Based Approaches for Sentiment Analysis / Agarwal, Basant ; Nayak, Richi ; Mittal, Namita ; Patnaik, Srikanta  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Deep Learning-Based Approaches for Sentiment Analysis Tipo de documento: documento electrónico Autores: Agarwal, Basant, ; Nayak, Richi, ; Mittal, Namita, ; Patnaik, Srikanta, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasia] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XII, 319 p. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1512162-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Procesamiento de la señal  Procesamiento de datos  Procesamiento de imágenes  Visión por computador  Procesamiento del lenguaje natural (Informática)  Inteligencia Computacional  Redes neuronales (Informática)  Procesamiento de señales  voz e imágenes  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Imágenes por computadora  visión  reconocimiento de patrones y gráficos  Procesamiento del lenguaje natural (PNL)  Modelos matemáticos de procesos cognitivos y redes neuronales Clasificación: 621.382 Telecomunicaciones Resumen: Este libro cubre enfoques basados ​​en el aprendizaje profundo para el análisis de sentimientos, un área de investigación relativamente nueva, pero de rápido crecimiento, que ha cambiado significativamente en los últimos años. El libro presenta una colección de enfoques de vanguardia, centrándose en las soluciones de vanguardia y de mejor rendimiento para los desafíos más comunes y difíciles que enfrenta la investigación del análisis de sentimientos. Al proporcionar explicaciones detalladas de las metodologías, el libro es un recurso valioso tanto para investigadores como para recién llegados al campo. . Nota de contenido: Chapter 1. Application of Deep Learning Approaches for Sentiment Analysis: A Survey -- Chapter 2. Recent Trends and Advances in Deep Learning based Sentiment Analysis -- Chapter 3. - Deep Learning Adaptation with Word Embeddings for Sentiment Analysis on Online Course Reviews -- Chapter 4. Toxic Comment Detection in Online Discussions -- Chapter 5. Aspect Based Sentiment Analysis of Financial Headlines and Microblogs -- Chapter 6. Deep Learning based frameworks for Aspect Based Sentiment Analysis -- Chapter 7. Transfer Learning for Detecting Hateful Sentiments in Code Switched Language -- Chapter 8. Multilingual Sentiment Analysis -- Chapter 9. Sarcasm Detection using deep learning -- Chapter 10. Deep Learning Approaches for Speech Emotion Recognition -- Chapter 11. Bidirectional Long Short Term Memory Based Spatio-Temporal In Community Question Answering -- Chapter 12. Comparing Deep Neural Networks to Traditional Models for Sentiment Analysis in Turkish Language. Tipo de medio : Computadora Summary : This book covers deep-learning-based approaches for sentiment analysis, a relatively new, but fast-growing research area, which has significantly changed in the past few years. The book presents a collection of state-of-the-art approaches, focusing on the best-performing, cutting-edge solutions for the most common and difficult challenges faced in sentiment analysis research. Providing detailed explanations of the methodologies, the book is a valuable resource for researchers as well as newcomers to the field. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Deep Learning-Based Approaches for Sentiment Analysis [documento electrónico] / Agarwal, Basant, ; Nayak, Richi, ; Mittal, Namita, ; Patnaik, Srikanta,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasia] : Springer, 2020 . - XII, 319 p. ISBN : 978-981-1512162-- Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Procesamiento de la señal  Procesamiento de datos  Procesamiento de imágenes  Visión por computador  Procesamiento del lenguaje natural (Informática)  Inteligencia Computacional  Redes neuronales (Informática)  Procesamiento de señales  voz e imágenes  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Imágenes por computadora  visión  reconocimiento de patrones y gráficos  Procesamiento del lenguaje natural (PNL)  Modelos matemáticos de procesos cognitivos y redes neuronales Clasificación: 621.382 Telecomunicaciones Resumen: Este libro cubre enfoques basados ​​en el aprendizaje profundo para el análisis de sentimientos, un área de investigación relativamente nueva, pero de rápido crecimiento, que ha cambiado significativamente en los últimos años. El libro presenta una colección de enfoques de vanguardia, centrándose en las soluciones de vanguardia y de mejor rendimiento para los desafíos más comunes y difíciles que enfrenta la investigación del análisis de sentimientos. Al proporcionar explicaciones detalladas de las metodologías, el libro es un recurso valioso tanto para investigadores como para recién llegados al campo. . Nota de contenido: Chapter 1. Application of Deep Learning Approaches for Sentiment Analysis: A Survey -- Chapter 2. Recent Trends and Advances in Deep Learning based Sentiment Analysis -- Chapter 3. - Deep Learning Adaptation with Word Embeddings for Sentiment Analysis on Online Course Reviews -- Chapter 4. Toxic Comment Detection in Online Discussions -- Chapter 5. Aspect Based Sentiment Analysis of Financial Headlines and Microblogs -- Chapter 6. Deep Learning based frameworks for Aspect Based Sentiment Analysis -- Chapter 7. Transfer Learning for Detecting Hateful Sentiments in Code Switched Language -- Chapter 8. Multilingual Sentiment Analysis -- Chapter 9. Sarcasm Detection using deep learning -- Chapter 10. Deep Learning Approaches for Speech Emotion Recognition -- Chapter 11. Bidirectional Long Short Term Memory Based Spatio-Temporal In Community Question Answering -- Chapter 12. Comparing Deep Neural Networks to Traditional Models for Sentiment Analysis in Turkish Language. Tipo de medio : Computadora Summary : This book covers deep-learning-based approaches for sentiment analysis, a relatively new, but fast-growing research area, which has significantly changed in the past few years. The book presents a collection of state-of-the-art approaches, focusing on the best-performing, cutting-edge solutions for the most common and difficult challenges faced in sentiment analysis research. Providing detailed explanations of the methodologies, the book is a valuable resource for researchers as well as newcomers to the field. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

---

1 (1 - 1 / 1) Ver por página : 25 50 100 200