Abirami ragupathi (37 Ergebnisse)

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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - A mineração de opiniões é utilizada para melhorar a tomada de decisões de novos utilizadores em vários domínios, tais como produtos, filmes, meios de comunicação social, partilhas em redes sociais, etc. A mineração de opiniões baseada em características depende apenas de um corpus de domínio único na maioria das metodologias existentes. A mineração de opiniões baseada em características em dois corpus de domínios diferentes é complexa. As características e as palavras de opinião são extraídas com a ajuda da ferramenta de marcação de partes do discurso (PoS). A técnica de relevância de domínios interdependentes (IDDR) utiliza a remoção de características redundantes e a eliminação de características irrelevantes de dois domínios diferentes com a ajuda da pontuação IDDR e do valor limite. Normalmente, a mineração de dados e o aprendizado de máquina utilizam dados de treinamento e teste do mesmo domínio e têm a mesma característica. Mas o conceito acima não se aplica a todos os domínios devido à falta de um conjunto de dados rotulados. Aqui, o método de aprendizado por transferência proposto utiliza o algoritmo Exaggerate Instance weighted K nearest neighbor (EIWKNN) para transferir o conhecimento do domínio da câmera para o domínio do iPod para classificação de opiniões. É gerado um resumo das características de dois domínios diferentes em relação às suas opiniões.…

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PAP. Zustand: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 4 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.

Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Opinion mining is used to improve the decision making of new user in various domains such as product, movie, news media, social networking shares etc. Feature based opinion mining rely only on single domain corpus in most of the existing methodology. Feature based opinion mining in two different domain corpuses is complex. The features and Opinion words are extracted with the help of the Part-of-Speech (PoS) tagging tool. The Inter dependent domain relevance (IDDR) technique use removal of redundant features and pruning of irrelevant features from two different domains with the help of the IDDR score and threshold value. Normally data mining and machine learning use training and test data from same domain and have same feature. But the above concept is not hold in all domains due to the lack of labeled dataset. Here the proposed transfer learning method using Exaggerate Instance weighted K nearest neighbor (EIWKNN) algorithm to transfer the knowledge from camera domain to iPod domain for Opinion classification. The summary of two different domains feature with respect to their opinion is generated.…

Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Sekaran RameshDr. S. Ramesh, Faculty in the Department of Computer Science and Engineering at Anna University Regional Centre, Madurai. Received his Ph.D in Information and Communication Engineering by 2015 from Anna University, Chen.…

Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - La minería de opiniones se utiliza para mejorar la toma de decisiones de nuevos usuarios en diversos ámbitos, como productos, películas, noticias, redes sociales, etc. En la mayoría de las metodologías existentes, la minería de opinión basada en características se basa en un único corpus de dominio. La minería de opinión basada en características en dos corpus de dominio diferentes es compleja. Las características y las palabras de opinión se extraen con la ayuda de la herramienta de etiquetado Part-of-Speech (PoS). La técnica de relevancia interdominio dependiente (IDDR) utiliza la eliminación de características redundantes y la poda de características irrelevantes de dos dominios diferentes con la ayuda de la puntuación IDDR y el valor umbral. Normalmente, la minería de datos y el aprendizaje automático utilizan datos de entrenamiento y de prueba del mismo dominio y tienen las mismas características. Pero el concepto anterior no es válido en todos los dominios debido a la falta de datos etiquetados. En este caso, el método de aprendizaje de transferencia propuesto utiliza el algoritmo Exaggerate Instance weighted K nearest neighbor (EIWKNN) para transferir el conocimiento del dominio de la cámara al dominio del iPod para la clasificación de opiniones. Se genera el resumen de las características de dos dominios diferentes con respecto a su opinión.…

Paperback. Zustand: Brand New. 76 pages. Portuguese language. 6.00x0.18x9.00 inches. In Stock. This item is printed on demand.

Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - L'opinion mining viene utilizzato per migliorare il processo decisionale di un nuovo utente in vari domini, quali prodotti, film, news media, condivisioni sui social network, ecc. Nella maggior parte delle metodologie esistenti, l'estrazione delle opinioni basata sulle caratteristiche si basa solo su un singolo corpus di dominio. L'estrazione delle opinioni basata sulle caratteristiche in due corpora di dominio diversi è complessa. Le caratteristiche e le parole di opinione vengono estratte con l'aiuto dello strumento di etichettatura Part-of-Speech (PoS). La tecnica Inter dependent domain relevance (IDDR) utilizza la rimozione delle caratteristiche ridondanti e la potatura delle caratteristiche irrilevanti da due domini diversi con l'aiuto del punteggio IDDR e del valore di soglia. Normalmente il data mining e l'apprendimento automatico utilizzano dati di addestramento e di test provenienti dallo stesso dominio e con le stesse caratteristiche. Ma il concetto di cui sopra non è valido in tutti i domini a causa della mancanza di set di dati etichettati. Il metodo di apprendimento di trasferimento proposto utilizza l'algoritmo Exaggerate Instance weighted K nearest neighbor (EIWKNN) per trasferire la conoscenza dal dominio della telecamera al dominio dell'iPod per la classificazione delle opinioni. Viene generata la sintesi delle caratteristiche di due domini diversi rispetto alla loro opinione.…

Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Wykorzystuje si¿ analiz¿ opinii, ¿eby pomóc nowym u¿ytkownikom w podejmowaniu decyzji w ró¿nych dziedzinach, jak produkty, filmy, media informacyjne, udost¿pnianie w sieciach spöecznöciowych itp. W wi¿kszöci istniej¿cych metod analizy opinii opartej na cechach wykorzystuje si¿ tylko korpus z jednej dziedziny. Analiza opinii oparta na cechach w dwóch ró¿nych korpusach jest skomplikowana. Cechy i s¿owa opinii s¿ wyodr¿bniane za pomoc¿ narz¿dzia do tagowania cz¿¿ci mowy (PoS). Technika wzajemnej zale¿nöci domen (IDDR) wykorzystuje usuwanie zb¿dnych cech i przycinanie nieistotnych cech z dwóch ró¿nych domen za pomoc¿ wyniku IDDR i wartöci progowej. Zazwyczaj eksploracja danych i uczenie maszynowe wykorzystuj¿ dane szkoleniowe i testowe z tej samej domeny i maj¿ t¿ sam¿ cech¿. Jednak powy¿sza koncepcja nie ma zastosowania we wszystkich domenach ze wzgl¿du na brak oznaczonych zbiorów danych. W tym przypadku proponowana metoda uczenia transferowego wykorzystuje algorytm Exaggerate Instance weighted K nearest neighbor (EIWKNN) do przeniesienia wiedzy z domeny kamer do domeny iPodów w celu klasyfikacji opinii. Generowane jest podsumowanie cech dwóch ró¿nych domen w odniesieniu do ich opinii.…

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