Visual and Text Sentiment Analysis through Hierarchical Deep Learning Networks
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Springer Apr 2019, 2019
Serie: Libro 293 de 322 - SpringerBriefs in Computer Science
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book presents the latest research on hierarchical deep learning for multi-modal sentiment analysis. Further, it analyses sentiments in Twitter blogs from both textual and visual content using hierarchical deep learning networks: hierarchical gated feedback recurrent neural networks (HGFRNNs). Several studies on deep learning have been conducted to date, but most of the current methods focus on either only textual content, or only visual content. In contrast, the proposed sentiment analysis model can be applied to any social blog dataset, making the book highly beneficial for postgraduate students and researchers in deep learning and sentiment analysis.The mathematical abstraction of the sentiment analysis model is presented in a very lucid manner. The complete sentiments are analysed by combining text and visual prediction results. The book's novelty lies in its development of innovative hierarchical recurrent neural networks for analysing sentiments; stacking of multiple recurrent layers by controlling the signal flow from upper recurrent layers to lower layers through a global gating unit; evaluation of HGFRNNs with different types of recurrent units; and adaptive assignment of HGFRNN layers to different timescales. Considering the need to leverage large-scale social multimedia content for sentiment analysis, both state-of-the-art visual and textual sentiment analysis techniques are used for joint visual-textual sentiment analysis. The proposed method yields promising results from Twitter datasets that include both texts and images, which support the theoretical hypothesis.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 120 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9789811374739
- Título
- Visual and Text Sentiment Analysis through Hierarchical Deep Learning Networks
- Autor
- Arindam Chaudhuri
- Editorial
- Springer, Springer Apr 2019
- Año de publicación
- 2019
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9811374732
- ISBN 13
- 9789811374739
- Peso del artículo
- 195 gramos
- Dimensiones
- 235x155x7 mm
- Serie
- Libro 293 de 322: SpringerBriefs in Computer Science
This book presents the latest research on hierarchical deep learning for multi-modal sentiment analysis. Further, it analyses sentiments in Twitter blogs from both textual and visual content using hierarchical deep learning networks: hierarchical gated feedback recurrent neural networks (HGFRNNs). Several studies on deep learning have been conducted to date, but most of the current methods focus on either only textual content, or only visual content. In contrast, the proposed sentiment analysis model can be applied to any social blog dataset, making the book highly beneficial for postgraduate students and researchers in deep learning and sentiment analysis.
The mathematical abstraction of the sentiment analysis model is presented in a very lucid manner. The complete sentiments are analysed by combining text and visual prediction results. The book’s novelty lies in its development of innovative hierarchical recurrent neural networks for analysing sentiments; stacking of multiple recurrent layers by controlling the signal flow from upper recurrent layers to lower layers through a global gating unit; evaluation of HGFRNNs with different types of recurrent units; and adaptive assignment of HGFRNN layers to different timescales. Considering the need to leverage large-scale social multimedia content for sentiment analysis, both state-of-the-art visual and textual sentiment analysis techniques are used for joint visual-textual sentiment analysis. The proposed method yields promising results from Twitter datasets that include both texts and images, which support the theoretical hypothesis.“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Arindam Chaudhuri is currently working as Principal Data Scientist at the Samsung R & D Institute in Delhi, India. He has worked in industry, research, and academics in the domain of machine learning for the past 19 years. His current research interests include pattern recognition, machine learning, soft computing, optimization, and big data. He received his M.Tech and PhD in Computer Science from Jadavpur University, Kolkata, India and Netaji Subhas University, Kolkata, India in 2005 and 2011 respectively. He has published three research monographs and over 45 articles in international journals and conference proceedings.
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Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Derecho al desistimiento
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
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