Sentic Computing
Idioma: inglés
Editorial: Springer International Publishing Dez 2015, 2015
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This volume presents a knowledge-based approach to concept-level sentiment analysis at the crossroads between affective computing, information extraction, and common-sense computing, which exploits both computer and social sciences to better interpret and process information on the Web. Concept-level sentiment analysis goes beyond a mere word-level analysis of text in order to enable a more efficient passage from (unstructured) textual information to (structured) machine-processable data, in potentially any domain. Readers will discover the following key novelties, that make this approach so unique and avant-garde, being reviewed and discussed:- Sentic Computing's multi-disciplinary approach to sentiment analysis-evidenced by the concomitant use of AI, linguistics and psychology for knowledge representation and inference- Sentic Computing's shift from syntax to semantics-enabled by the adoption of the bag-of-concepts model instead of simply counting word co-occurrence frequencies in text- Sentic Computing's shift from statistics to linguistics-implemented by allowing sentiments to flow from concept to concept based on the dependency relation between clausesThis volume is the first in the Series Socio-Affective Computing edited by Dr Amir Hussain and Dr Erik Cambria and will be of interest to researchers in the fields of socially intelligent, affective and multimodal human-machine interaction and systems. 200 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783319236537
- Título
- Sentic Computing
- Autor
- Amir Hussain
- Editorial
- Springer International Publishing Dez 2015
- Año de publicación
- 2015
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3319236539
- ISBN 13
- 9783319236537
- Peso del artículo
- 507 gramos
- Dimensiones
- 241x160x16 mm
- Serie
- Libro 1 de 10: Socio-Affective Computing
Concept-level sentiment analysis goes beyond a mere word-level analysis of text in order to enable a more efficient passage from (unstructured) textual information to (structured) machine-processable data, in potentially any domain.
Readers will discover the following key novelties, that make this approach so unique and avant-garde, being reviewed and discussed:
• Sentic Computing's multi-disciplinary approach to sentiment analysis-evidenced by the concomitant use of AI, linguistics and psychology for knowledge representation and inference
• Sentic Computing’s shift from syntax to semantics-enabled by the adoption of the bag-of-concepts model instead of simply counting word co-occurrence frequencies in text
• Sentic Computing's shift from statistics to linguistics-implemented by allowing sentiments to flow from concept to concept based on the dependency relation between clauses
This volume is the first in the Series Socio-Affective Computing edited by Dr Amir Hussain and Dr Erik Cambria and will be of interest to researchers in the fields of socially intelligent, affective and multimodal human-machine interaction andsystems.
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De la contraportada
This volume presents a knowledge-based approach to concept-level sentiment analysis at the crossroads between affective computing, information extraction, and common-sense computing, which exploits both computer and social sciences to better interpret and process information on the Web.
Concept-level sentiment analysis goes beyond a mere word-level analysis of text in order to enable a more efficient passage from (unstructured) textual information to (structured) machine-processable data, in potentially any domain.
Readers will discover the following key novelties, that make this approach so unique and avant-garde, being reviewed and discussed:
Sentic Computing's multi-disciplinary approach to sentiment analysis-evidenced by the concomitant use of AI, linguistics and psychology for knowledge representation and inference
Sentic Computing s shift from syntax to semantics-enabled by the adoption of the bag-of-concepts model instead of simply counting word co-occurrence frequencies in text
Sentic Computing's shift from statistics to linguistics-implemented by allowing sentiments to flow from concept to concept based on the dependency relation between clausesThis volume is the first in the Series Socio-Affective Computing edited by Dr Amir Hussain and Dr Erik Cambria and will be of interest to researchers in the fields of socially intelligent, affective and multimodal human-machine interaction and systems.
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