| 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 [Malasya] : 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. |
| 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 |
| Índice Dewey: |
621.382 Ingeniería de comunicaciones |
| 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. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Deep Learning-Based Approaches for Sentiment Analysis [documento electrónico] / Agarwal, Basant, ; Nayak, Richi, ; Mittal, Namita, ; Patnaik, Srikanta, . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : 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. |  |
Hacer una sugerencia Refinar búsquedaDeep Learning-Based Approaches for Sentiment Analysis / Agarwal, Basant ; Nayak, Richi ; Mittal, Namita ; Patnaik, Srikanta
