9786209377235 - sentiment-analyse: hybride deep-learning-modelle für die stimmungsanalyse: nutzung von text und emoji für eine verbesserte sentiment-klassifizierung de kuruva, dr. arjun; nagaraju, prof. c. (12 resultados)
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Taschenbuch. Condición: Neu. Sentiment-Analyse | Hybride Deep-Learning-Modelle für die Stimmungsanalyse: Nutzung von Text und Emoji für eine verbesserte Sentiment-Klassifizierung | Arjun Kuruva (u. a.) | Taschenbuch | 188 S. | Deutsch | 2025 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786209377235 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniS…criptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.
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Paperback. Condición: new. Paperback. In der heutigen digitalen Welt werden Emotionen nicht nur durch Worte, sondern auch durch Emojis vermittelt, die den menschlichen Ausdruck bereichern und neu definieren. "Hybride Deep-Learning-Modelle fuer die Stimmungsanalyse mit Text und Emojis" praesentiert einen bahnbrechenden Ansatz zum… Verstaendnis von Stimmungen durch die Integration text- und emojibasierter Daten in fortschrittliche Deep-Learning-Frameworks. Dieses Buch stellt innovative Hybridarchitekturen vor - ECSSO, EBERT und HCGO -, die die Staerken von Faltungs-, rekurrenten, transformatorischen und graphenbasierten neuronalen Netzen vereinen. Durch die Kombination linguistischer und visuell-emotionaler Signale erreichen diese Modelle eine bemerkenswerte Genauigkeit bei der Interpretation komplexer Stimmungen, Sarkasmus und kontextreicher digitaler Kommunikation. Umfassende Experimente und Evaluierungen belegen signifikante Verbesserungen gegenueber herkoemmlichen, rein textbasierten Systemen und unterstreichen die transformative Rolle von Emojis in der emotionssensitiven kuenstlichen Intelligenz. Dieses Buch richtet sich an Forscher, Wissenschaftler und Fachleute aus den Bereichen Verarbeitung natuerlicher Sprache (NLP), Kuenstliche Intelligenz (KI) und Data Science und bietet tiefe Einblicke in die multimodale Stimmungsanalyse und die Zukunft des emotional intelligenten Computings. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Paperback. Condición: new. Paperback. In der heutigen digitalen Welt werden Emotionen nicht nur durch Worte, sondern auch durch Emojis vermittelt, die den menschlichen Ausdruck bereichern und neu definieren. "Hybride Deep-Learning-Modelle fuer die Stimmungsanalyse mit Text und Emojis" praesentiert einen bahnbrechenden Ansatz zum… Verstaendnis von Stimmungen durch die Integration text- und emojibasierter Daten in fortschrittliche Deep-Learning-Frameworks. Dieses Buch stellt innovative Hybridarchitekturen vor - ECSSO, EBERT und HCGO -, die die Staerken von Faltungs-, rekurrenten, transformatorischen und graphenbasierten neuronalen Netzen vereinen. Durch die Kombination linguistischer und visuell-emotionaler Signale erreichen diese Modelle eine bemerkenswerte Genauigkeit bei der Interpretation komplexer Stimmungen, Sarkasmus und kontextreicher digitaler Kommunikation. Umfassende Experimente und Evaluierungen belegen signifikante Verbesserungen gegenueber herkoemmlichen, rein textbasierten Systemen und unterstreichen die transformative Rolle von Emojis in der emotionssensitiven kuenstlichen Intelligenz. Dieses Buch richtet sich an Forscher, Wissenschaftler und Fachleute aus den Bereichen Verarbeitung natuerlicher Sprache (NLP), Kuenstliche Intelligenz (KI) und Data Science und bietet tiefe Einblicke in die multimodale Stimmungsanalyse und die Zukunft des emotional intelligenten Computings. This item is printed on demand. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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Paperback. Condición: new. Paperback. In der heutigen digitalen Welt werden Emotionen nicht nur durch Worte, sondern auch durch Emojis vermittelt, die den menschlichen Ausdruck bereichern und neu definieren. "Hybride Deep-Learning-Modelle fuer die Stimmungsanalyse mit Text und Emojis" praesentiert einen bahnbrechenden Ansatz zum… Verstaendnis von Stimmungen durch die Integration text- und emojibasierter Daten in fortschrittliche Deep-Learning-Frameworks. Dieses Buch stellt innovative Hybridarchitekturen vor - ECSSO, EBERT und HCGO -, die die Staerken von Faltungs-, rekurrenten, transformatorischen und graphenbasierten neuronalen Netzen vereinen. Durch die Kombination linguistischer und visuell-emotionaler Signale erreichen diese Modelle eine bemerkenswerte Genauigkeit bei der Interpretation komplexer Stimmungen, Sarkasmus und kontextreicher digitaler Kommunikation. Umfassende Experimente und Evaluierungen belegen signifikante Verbesserungen gegenueber herkoemmlichen, rein textbasierten Systemen und unterstreichen die transformative Rolle von Emojis in der emotionssensitiven kuenstlichen Intelligenz. Dieses Buch richtet sich an Forscher, Wissenschaftler und Fachleute aus den Bereichen Verarbeitung natuerlicher Sprache (NLP), Kuenstliche Intelligenz (KI) und Data Science und bietet tiefe Einblicke in die multimodale Stimmungsanalyse und die Zukunft des emotional intelligenten Computings. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -In der heutigen digitalen Welt werden Emotionen nicht nur durch Worte, sondern auch durch Emojis vermittelt, die den menschlichen Ausdruck bereichern und neu definieren. 'Hybride Deep-Learning-Modelle für die Stimmungsanalyse mit Text u…nd Emojis' präsentiert einen bahnbrechenden Ansatz zum Verständnis von Stimmungen durch die Integration text- und emojibasierter Daten in fortschrittliche Deep-Learning-Frameworks. Dieses Buch stellt innovative Hybridarchitekturen vor - ECSSO, EBERT und HCGO -, die die Stärken von Faltungs-, rekurrenten, transformatorischen und graphenbasierten neuronalen Netzen vereinen. Durch die Kombination linguistischer und visuell-emotionaler Signale erreichen diese Modelle eine bemerkenswerte Genauigkeit bei der Interpretation komplexer Stimmungen, Sarkasmus und kontextreicher digitaler Kommunikation. Umfassende Experimente und Evaluierungen belegen signifikante Verbesserungen gegenüber herkömmlichen, rein textbasierten Systemen und unterstreichen die transformative Rolle von Emojis in der emotionssensitiven künstlichen Intelligenz. Dieses Buch richtet sich an Forscher, Wissenschaftler und Fachleute aus den Bereichen Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Künstliche Intelligenz (KI) und Data Science und bietet tiefe Einblicke in die multimodale Stimmungsanalyse und die Zukunft des emotional intelligenten Computings.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 188 pp. Deutsch.
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