Sentiment Analysis in NLP (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: John Wiley & Sons Inc, 2026
- Tapa dura
- Nuevo
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Vendedor de IberLibro desde 12 de octubre de 2005
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Hardcover. From rule-based systems to deep learning, the author presents everything you need to know about sentiment analysis As sentiment analysis evolves from simple lexicon matching to sophisticated multimodal deep learning, practitioners need authoritative guidance spanning the fields entire trajectory. Sentiment Analysis in NLP delivers this breadth, covering text-based, aspect-based, multimodal, and implicit sentiment analysis, integrating text, audio, and visual data processing while addressing both theoretical foundations and real-world implementations. This book examines neural network architectures including CNNs and RNNs for text analysis, transformer models like BERT, and Graph Attention Networks. Dedicated chapters cover attention mechanisms and generative AI for synthetic data generation. Practical applications span product development, social media monitoring, and public health surveillance. Python code, datasets, and a solutions manual support hands-on learning. Readers will also find: Multimodal sentiment analysis techniques integrating text, speech, and image data to interpret emotional content across diverse communication formats Transformer-based models and attention mechanisms including BERT and GPT architectures that have transformed state-of-the-art sentiment classification performance Real-time context-aware sentiment analysis systems designed for continuous monitoring applications in social media and business intelligence environments Ethical considerations addressing data privacy, algorithmic bias, and transparency challenges that practitioners face when deploying sentiment analysis systems Case studies demonstrating sentiment analysis applications across customer feedback analysis, public safety monitoring, and healthcare decision support contexts This reference serves NLP researchers, data scientists, and business intelligence professionals who implement sentiment analysis systems. Graduate students in machine learning and deep learning will find both theoretical depth and practical resources for coursework and research applications. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9781394349111
- Título
- Sentiment Analysis in NLP (Hardcover)
- Autor
- Shanliang Yang
- Editorial
- John Wiley & Sons Inc
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1394349114
- ISBN 13
- 9781394349111
From rule-based systems to deep learning, the author presents everything you need to know about sentiment analysis
As sentiment analysis evolves from simple lexicon matching to sophisticated multimodal deep learning, practitioners need authoritative guidance spanning the field’s entire trajectory. Sentiment Analysis in NLP delivers this breadth, covering text-based, aspect-based, multimodal, and implicit sentiment analysis, integrating text, audio, and visual data processing while addressing both theoretical foundations and real-world implementations.
This book examines neural network architectures including CNNs and RNNs for text analysis, transformer models like BERT, and Graph Attention Networks. Dedicated chapters cover attention mechanisms and generative AI for synthetic data generation. Practical applications span product development, social media monitoring, and public health surveillance. Python code, datasets, and a solutions manual support hands-on learning.
Readers will also find:
- Multimodal sentiment analysis techniques integrating text, speech, and image data to interpret emotional content across diverse communication formats
- Transformer-based models and attention mechanisms including BERT and GPT architectures that have transformed state-of-the-art sentiment classification performance
- Real-time context-aware sentiment analysis systems designed for continuous monitoring applications in social media and business intelligence environments
- Ethical considerations addressing data privacy, algorithmic bias, and transparency challenges that practitioners face when deploying sentiment analysis systems
- Case studies demonstrating sentiment analysis applications across customer feedback analysis, public safety monitoring, and healthcare decision support contexts
This reference serves NLP researchers, data scientists, and business intelligence professionals who implement sentiment analysis systems. Graduate students in machine learning and deep learning will find both theoretical depth and practical resources for coursework and research applications.
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Acerca del autor
SHANLIANG YANG is a Lecturer and Master’s Supervisor in the Department of Artificial Intelligence at the School of Computer Science and Technology, Shandong University of Technology. His research focuses on sentiment analysis, large language models, generative AI, and public health applications, bridging theoretical NLP advances with practical implementations across multiple domains.
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