First International Conference, BigDML 2019, Silchar, India, December 16–19, 2019, Revised Selected Papers / Patgiri, Ripon ; Bandyopadhyay, Sivaji ; Borah, Malaya Dutta ; Thounaojam, Dalton Meitei  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : First International Conference, BigDML 2019, Silchar, India, December 16–19, 2019, Revised Selected Papers Tipo de documento: documento electrónico Autores: Patgiri, Ripon, ; Bandyopadhyay, Sivaji, ; Borah, Malaya Dutta, ; Thounaojam, Dalton Meitei, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XI, 103 p. 39 ilustraciones, 25 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-62625-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Ingeniería Informática  Red de computadoras  Sistemas informáticos  Computadoras  Propósitos especiales  Inteligencia artificial  Ingeniería Informática y Redes  Implementación de sistema informático  Redes de comunicación informática  Sistemas de propósito especial y basados ​​en aplicaciones Índice Dewey: 621.39 Ciencia de los computadores (Ingenieria de computadores) Resumen: Este libro constituye actas arbitradas de la Primera Conferencia Internacional sobre Big Data, Aprendizaje Automático y Aplicaciones, BigDML 2019, celebrada en Silchar, India, en diciembre. Los 6 artículos completos y los 3 artículos breves fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 152 presentaciones. Los artículos presentan investigaciones sobre temas como metodología informática; aprendizaje automático; inteligencia artificial; sistemas de información; seguridad y privacidad. . Nota de contenido: TUKNN: A Parallel KNN Algorithm to handle large Data -- Cluster-Based Regression Model for Predicting Aqueous Solubility of the Molecules -- A Preventive intrusion Detection architecture using Adaptive Blockchain Method -- Automatic Extraction of Locations from News Articles using Domain Knowledge -- Uncovering Data Warehouse Issues & Challenges in Big Data Management -- Intrusion detection in ad hoc network using machine learning technique -- Big Data Issues in SDN based IoT: A Review -- Classification of Diffuse Lung Diseases using Heterogeneous Ensemble Classifiers -- NISAR Real Time data processing – A Simple and Futuristic View. 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 First International Conference, BigDML 2019, Silchar, India, December 16–19, 2019, Revised Selected Papers [documento electrónico] / Patgiri, Ripon, ; Bandyopadhyay, Sivaji, ; Borah, Malaya Dutta, ; Thounaojam, Dalton Meitei,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XI, 103 p. 39 ilustraciones, 25 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-62625-9 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Ingeniería Informática  Red de computadoras  Sistemas informáticos  Computadoras  Propósitos especiales  Inteligencia artificial  Ingeniería Informática y Redes  Implementación de sistema informático  Redes de comunicación informática  Sistemas de propósito especial y basados ​​en aplicaciones Índice Dewey: 621.39 Ciencia de los computadores (Ingenieria de computadores) Resumen: Este libro constituye actas arbitradas de la Primera Conferencia Internacional sobre Big Data, Aprendizaje Automático y Aplicaciones, BigDML 2019, celebrada en Silchar, India, en diciembre. Los 6 artículos completos y los 3 artículos breves fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 152 presentaciones. Los artículos presentan investigaciones sobre temas como metodología informática; aprendizaje automático; inteligencia artificial; sistemas de información; seguridad y privacidad. . Nota de contenido: TUKNN: A Parallel KNN Algorithm to handle large Data -- Cluster-Based Regression Model for Predicting Aqueous Solubility of the Molecules -- A Preventive intrusion Detection architecture using Adaptive Blockchain Method -- Automatic Extraction of Locations from News Articles using Domain Knowledge -- Uncovering Data Warehouse Issues & Challenges in Big Data Management -- Intrusion detection in ad hoc network using machine learning technique -- Big Data Issues in SDN based IoT: A Review -- Classification of Diffuse Lung Diseases using Heterogeneous Ensemble Classifiers -- NISAR Real Time data processing – A Simple and Futuristic View. 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

A Practical Guide to Sentiment Analysis / Cambria, Erik ; Das, Dipankar ; Bandyopadhyay, Sivaji ; Feraco, Antonio  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : A Practical Guide to Sentiment Analysis Tipo de documento: documento electrónico Autores: Cambria, Erik, ; Das, Dipankar, ; Bandyopadhyay, Sivaji, ; Feraco, Antonio, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: VII, 196 p. 16 ilustraciones, 7 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-55394-8 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Biología  Sistemas de almacenamiento y recuperación de información  La lingüística aplicada  Matemáticas de ingeniería  Ingeniería  Interfaces de usuario (sistemas informáticos)  La interacción persona-ordenador  Investigación biomédica  Almacenamiento y recuperación de información  Aplicaciones de ingeniería matemática y computacional  Interfaces de usuario e interacción persona-computadora  Estadística y Computación Índice Dewey: 610.72 Medicina (Investigación Experimental) Resumen: Este trabajo editado presenta estudios y debates que aclaran los desafíos y oportunidades de la investigación del análisis de sentimientos. Si bien la investigación del análisis de sentimientos se ha vuelto muy popular en los últimos diez años, la mayoría de las empresas e investigadores todavía la abordan simplemente como un problema de detección de polaridad. En realidad, el análisis de sentimientos es un "problema de maleta" que requiere abordar muchas subtareas de procesamiento del lenguaje natural, incluido el análisis de microtexto, la detección de sarcasmo, la resolución de anáforas, la detección de subjetividad y la extracción de aspectos. En este libro, los autores proponen una descripción general de los principales problemas y desafíos asociados con la investigación actual del análisis de sentimientos y brindan algunas ideas sobre herramientas y técnicas prácticas que pueden explotarse para avanzar en el estado del arte en todas las subtareas del análisis de sentimientos y explorar nuevas. áreas en el mismo contexto. Los lectores descubrirán técnicas de extracción de sentimientos que pueden explotarse para la creación y el mantenimiento automatizado de sitios web de reseñas y agregación de opiniones, en los que se recopilan continuamente textos y vídeos de opinión de la Web y no se limitan sólo a reseñas de productos, sino también a temas más amplios, como la política. Problemas y percepción de la marca. El libro también permite a los investigadores ver cómo la computación afectiva y el análisis de sentimientos tienen un gran potencial como tecnología de subcomponente para otros sistemas. Pueden mejorar las capacidades de la gestión de relaciones con los clientes y los sistemas de recomendación, permitiendo, por ejemplo, descubrir qué características les gustan especialmente a los clientes o excluir de las recomendaciones aquellos elementos que hayan recibido comentarios muy negativos. De manera similar, pueden explotarse para tutoría afectiva y entretenimiento afectivo o para filtrado de trolls y detección de spam en la comunicación social en línea. Nota de contenido: Preface -- Affective Computing and Sentiment Analysis -- Many Facets of Sentiment Analysis -- Reflections on Sentiment/Opinion Analysis -- Challenges in Sentiment Analysis --  Sentiment Resources: Lexicons and Datasets -- Generative Models for Sentiment Analysis and Opinion Mining -- Social Media Summarization -- Deception Detection and Opinion Spam -- Concept-Level Sentiment Analysis with SenticNet -- Index. 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 A Practical Guide to Sentiment Analysis [documento electrónico] / Cambria, Erik, ; Das, Dipankar, ; Bandyopadhyay, Sivaji, ; Feraco, Antonio,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - VII, 196 p. 16 ilustraciones, 7 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-55394-8 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Biología  Sistemas de almacenamiento y recuperación de información  La lingüística aplicada  Matemáticas de ingeniería  Ingeniería  Interfaces de usuario (sistemas informáticos)  La interacción persona-ordenador  Investigación biomédica  Almacenamiento y recuperación de información  Aplicaciones de ingeniería matemática y computacional  Interfaces de usuario e interacción persona-computadora  Estadística y Computación Índice Dewey: 610.72 Medicina (Investigación Experimental) Resumen: Este trabajo editado presenta estudios y debates que aclaran los desafíos y oportunidades de la investigación del análisis de sentimientos. Si bien la investigación del análisis de sentimientos se ha vuelto muy popular en los últimos diez años, la mayoría de las empresas e investigadores todavía la abordan simplemente como un problema de detección de polaridad. En realidad, el análisis de sentimientos es un "problema de maleta" que requiere abordar muchas subtareas de procesamiento del lenguaje natural, incluido el análisis de microtexto, la detección de sarcasmo, la resolución de anáforas, la detección de subjetividad y la extracción de aspectos. En este libro, los autores proponen una descripción general de los principales problemas y desafíos asociados con la investigación actual del análisis de sentimientos y brindan algunas ideas sobre herramientas y técnicas prácticas que pueden explotarse para avanzar en el estado del arte en todas las subtareas del análisis de sentimientos y explorar nuevas. áreas en el mismo contexto. Los lectores descubrirán técnicas de extracción de sentimientos que pueden explotarse para la creación y el mantenimiento automatizado de sitios web de reseñas y agregación de opiniones, en los que se recopilan continuamente textos y vídeos de opinión de la Web y no se limitan sólo a reseñas de productos, sino también a temas más amplios, como la política. Problemas y percepción de la marca. El libro también permite a los investigadores ver cómo la computación afectiva y el análisis de sentimientos tienen un gran potencial como tecnología de subcomponente para otros sistemas. Pueden mejorar las capacidades de la gestión de relaciones con los clientes y los sistemas de recomendación, permitiendo, por ejemplo, descubrir qué características les gustan especialmente a los clientes o excluir de las recomendaciones aquellos elementos que hayan recibido comentarios muy negativos. De manera similar, pueden explotarse para tutoría afectiva y entretenimiento afectivo o para filtrado de trolls y detección de spam en la comunicación social en línea. Nota de contenido: Preface -- Affective Computing and Sentiment Analysis -- Many Facets of Sentiment Analysis -- Reflections on Sentiment/Opinion Analysis -- Challenges in Sentiment Analysis --  Sentiment Resources: Lexicons and Datasets -- Generative Models for Sentiment Analysis and Opinion Mining -- Social Media Summarization -- Deception Detection and Opinion Spam -- Concept-Level Sentiment Analysis with SenticNet -- Index. 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

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