arjun kuruva (74 Ergebnisse)

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Taschenbuch. Zustand: Neu. Sentiment Analysis | Hybrid Deep Learning Models for Sentiment Analysis: Leveraging Text and Emoji for Improved Sentiment Classification | Arjun Kuruva (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2025 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786209025587 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.

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Taschenbuch. Zustand: Neu. Analyse des sentiments | Modèles hybrides d'apprentissage profond pour l'analyse des sentiments : Tirer parti du texte et des emoji pour améliorer la classification des sentiments | Arjun Kuruva (u. a.) | Taschenbuch | Französisch | 2025 | Editions Notre Savoir | EAN 9786209384912 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.

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Taschenbuch. Zustand: Neu. Analisi del sentimento | Modelli ibridi di apprendimento profondo per l'analisi dei sentimenti: Sfruttare il testo e le emoji per migliorare la classificazione del sentiment | Arjun Kuruva (u. a.) | Taschenbuch | Italienisch | 2025 | Edizioni Sapienza | EAN 9786209387470 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Analiza nastrojów | Hybrydowe modele g¿¿bokiego uczenia dla analizy nastrojów: Wykorzystanie tekstu i emotikonów do lepszej klasyfikacji nastrojów | Arjun Kuruva (u. a.) | Taschenbuch | Polnisch | 2025 | Wydawnictwo Nasza Wiedza | EAN 9786209390036 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Análise de sentimentos | Modelos híbridos de aprendizagem profunda para análise de sentimentos: Aproveitamento do texto e dos emojis para uma melhor classificação do sentimento | Arjun Kuruva (u. a.) | Taschenbuch | Portugiesisch | 2025 | Edições Nosso Conhecimento | EAN 9786209392597 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.

Taschenbuch. Zustand: 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 OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.

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.

Paperback. Zustand: new. Paperback. In today's digital world, emotions are conveyed not only through words but also through emojis that enrich and redefine human expression. Hybrid Deep Learning Models for Sentiment Analysis using Text and Emojis presents a groundbreaking approach to understanding sentiments by integrating textual and emoji-based data within advanced deep learning frameworks.This book introduces innovative hybrid architectures-ECSSO, EBERT, and HCGO-that combine the strengths of convolutional, recurrent, transformer, and graph-based neural networks. By fusing linguistic and visual-emotional cues, these models achieve remarkable accuracy in interpreting complex sentiments, sarcasm, and context-rich digital communication.Through comprehensive experiments and evaluations, the research demonstrates significant improvements over traditional text-only systems, highlighting the transformative role of emojis in emotion-aware artificial intelligence.Designed for researchers, scholars, and professionals in Natural Language Processing (NLP), Artificial Intelligence (AI), and Data Science, this book offers deep insights into multimodal sentiment analysis and the future of emotionally intelligent computing. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.

Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 164 pp. Englisch.

Paperback. Zustand: new. Paperback. In today's digital world, emotions are conveyed not only through words but also through emojis that enrich and redefine human expression. Hybrid Deep Learning Models for Sentiment Analysis using Text and Emojis presents a groundbreaking approach to understanding sentiments by integrating textual and emoji-based data within advanced deep learning frameworks.This book introduces innovative hybrid architectures-ECSSO, EBERT, and HCGO-that combine the strengths of convolutional, recurrent, transformer, and graph-based neural networks. By fusing linguistic and visual-emotional cues, these models achieve remarkable accuracy in interpreting complex sentiments, sarcasm, and context-rich digital communication.Through comprehensive experiments and evaluations, the research demonstrates significant improvements over traditional text-only systems, highlighting the transformative role of emojis in emotion-aware artificial intelligence.Designed for researchers, scholars, and professionals in Natural Language Processing (NLP), Artificial Intelligence (AI), and Data Science, this book offers deep insights into multimodal sentiment analysis and the future of emotionally intelligent computing. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.

Paperback. Zustand: new. Paperback. In today's digital world, emotions are conveyed not only through words but also through emojis that enrich and redefine human expression. Hybrid Deep Learning Models for Sentiment Analysis using Text and Emojis presents a groundbreaking approach to understanding sentiments by integrating textual and emoji-based data within advanced deep learning frameworks.This book introduces innovative hybrid architectures-ECSSO, EBERT, and HCGO-that combine the strengths of convolutional, recurrent, transformer, and graph-based neural networks. By fusing linguistic and visual-emotional cues, these models achieve remarkable accuracy in interpreting complex sentiments, sarcasm, and context-rich digital communication.Through comprehensive experiments and evaluations, the research demonstrates significant improvements over traditional text-only systems, highlighting the transformative role of emojis in emotion-aware artificial intelligence.Designed for researchers, scholars, and professionals in Natural Language Processing (NLP), Artificial Intelligence (AI), and Data Science, this book offers deep insights into multimodal sentiment analysis and the future of emotionally intelligent computing. 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.

Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -In today's digital world, emotions are conveyed not only through words but also through emojis that enrich and redefine human expression. Hybrid Deep Learning Models for Sentiment Analysis using Text and Emojis presents a groundbreaking approach to understanding sentiments by integrating textual and emoji-based data within advanced deep learning frameworks.This book introduces innovative hybrid architectures-ECSSO, EBERT, and HCGO-that combine the strengths of convolutional, recurrent, transformer, and graph-based neural networks. By fusing linguistic and visual-emotional cues, these models achieve remarkable accuracy in interpreting complex sentiments, sarcasm, and context-rich digital communication.Through comprehensive experiments and evaluations, the research demonstrates significant improvements over traditional text-only systems, highlighting the transformative role of emojis in emotion-aware artificial intelligence.Designed for researchers, scholars, and professionals in Natural Language Processing (NLP), Artificial Intelligence (AI), and Data Science, this book offers deep insights into multimodal sentiment analysis and the future of emotionally intelligent computing.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 164 pp. Englisch.

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Paperback. Zustand: new. Paperback. Dans le monde numerique actuel, les emotions s'expriment non seulement par les mots, mais aussi par les emojis, qui enrichissent et redefinissent l'expression humaine. L'ouvrage Hybrid Deep Learning Models for Sentiment Analysis using Text and Emojis presente une approche novatrice de la comprehension des sentiments, integrant donnees textuelles et emojis au sein de frameworks d'apprentissage profond avances. Ce livre introduit des architectures hybrides innovantes - ECSSO, EBERT et HCGO - qui combinent les atouts des reseaux de neurones convolutifs, recurrents, transformeurs et bases sur les graphes. En fusionnant les indices linguistiques et visuels-emotionnels, ces modeles atteignent une precision remarquable dans l'interpretation des sentiments complexes, du sarcasme et des communications numeriques riches en contexte. Grace a des experiences et des evaluations exhaustives, la recherche demontre des ameliorations significatives par rapport aux systemes textuels traditionnels, soulignant le role transformateur des emojis dans l'intelligence artificielle sensible aux emotions. Destine aux chercheurs, universitaires et professionnels du traitement automatique du langage naturel (TALN), de l'intelligence artificielle (IA) et des sciences des donnees, cet ouvrage offre une analyse approfondie de l'analyse multimodale des sentiments et de l'avenir de l'informatique emotionnellement intelligente. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.

Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -En el mundo digital actual, las emociones se transmiten no solo con palabras, sino también con emojis que enriquecen y redefinen la expresión humana. Modelos Híbridos de Aprendizaje Profundo para el Análisis de Sentimientos con Texto y Emojis presenta un enfoque innovador para comprender los sentimientos mediante la integración de datos textuales y basados ¿¿en emojis en marcos avanzados de aprendizaje profundo. Este libro presenta arquitecturas híbridas innovadoras (ECSSO, EBERT y HCGO) que combinan las ventajas de las redes neuronales convolucionales, recurrentes, transformadoras y basadas en grafos. Al fusionar señales lingüísticas y visoemocionales, estos modelos logran una precisión notable en la interpretación de sentimientos complejos, sarcasmo y comunicación digital contextualizada. Mediante experimentos y evaluaciones exhaustivos, la investigación demuestra mejoras significativas con respecto a los sistemas tradicionales basados ¿¿solo en texto, destacando el papel transformador de los emojis en la inteligencia artificial sensible a las emociones. Diseñado para investigadores, académicos y profesionales del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), Inteligencia Artificial (IA) y Ciencia de Datos, este libro ofrece una visión profunda del análisis multimodal de sentimientos y el futuro de la computación emocionalmente inteligente.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 184 pp. Spanisch.

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Paperback. Zustand: new. Paperback. Dans le monde numerique actuel, les emotions s'expriment non seulement par les mots, mais aussi par les emojis, qui enrichissent et redefinissent l'expression humaine. L'ouvrage Hybrid Deep Learning Models for Sentiment Analysis using Text and Emojis presente une approche novatrice de la comprehension des sentiments, integrant donnees textuelles et emojis au sein de frameworks d'apprentissage profond avances. Ce livre introduit des architectures hybrides innovantes - ECSSO, EBERT et HCGO - qui combinent les atouts des reseaux de neurones convolutifs, recurrents, transformeurs et bases sur les graphes. En fusionnant les indices linguistiques et visuels-emotionnels, ces modeles atteignent une precision remarquable dans l'interpretation des sentiments complexes, du sarcasme et des communications numeriques riches en contexte. Grace a des experiences et des evaluations exhaustives, la recherche demontre des ameliorations significatives par rapport aux systemes textuels traditionnels, soulignant le role transformateur des emojis dans l'intelligence artificielle sensible aux emotions. Destine aux chercheurs, universitaires et professionnels du traitement automatique du langage naturel (TALN), de l'intelligence artificielle (IA) et des sciences des donnees, cet ouvrage offre une analyse approfondie de l'analyse multimodale des sentiments et de l'avenir de l'informatique emotionnellement intelligente. 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.

Paperback. Zustand: new. Paperback. Dans le monde numerique actuel, les emotions s'expriment non seulement par les mots, mais aussi par les emojis, qui enrichissent et redefinissent l'expression humaine. L'ouvrage Hybrid Deep Learning Models for Sentiment Analysis using Text and Emojis presente une approche novatrice de la comprehension des sentiments, integrant donnees textuelles et emojis au sein de frameworks d'apprentissage profond avances. Ce livre introduit des architectures hybrides innovantes - ECSSO, EBERT et HCGO - qui combinent les atouts des reseaux de neurones convolutifs, recurrents, transformeurs et bases sur les graphes. En fusionnant les indices linguistiques et visuels-emotionnels, ces modeles atteignent une precision remarquable dans l'interpretation des sentiments complexes, du sarcasme et des communications numeriques riches en contexte. Grace a des experiences et des evaluations exhaustives, la recherche demontre des ameliorations significatives par rapport aux systemes textuels traditionnels, soulignant le role transformateur des emojis dans l'intelligence artificielle sensible aux emotions. Destine aux chercheurs, universitaires et professionnels du traitement automatique du langage naturel (TALN), de l'intelligence artificielle (IA) et des sciences des donnees, cet ouvrage offre une analyse approfondie de l'analyse multimodale des sentiments et de l'avenir de l'informatique emotionnellement intelligente. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.

Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Dans le monde numérique actuel, les émotions s'expriment non seulement par les mots, mais aussi par les émojis, qui enrichissent et redéfinissent l'expression humaine. L'ouvrage ' Hybrid Deep Learning Models for Sentiment Analysis using Text and Emojis ' présente une approche novatrice de la compréhension des sentiments, intégrant données textuelles et émojis au sein de frameworks d'apprentissage profond avancés. Ce livre introduit des architectures hybrides innovantes - ECSSO, EBERT et HCGO - qui combinent les atouts des réseaux de neurones convolutifs, récurrents, transformeurs et basés sur les graphes. En fusionnant les indices linguistiques et visuels-émotionnels, ces modèles atteignent une précision remarquable dans l'interprétation des sentiments complexes, du sarcasme et des communications numériques riches en contexte. Grâce à des expériences et des évaluations exhaustives, la recherche démontre des améliorations significatives par rapport aux systèmes textuels traditionnels, soulignant le rôle transformateur des émojis dans l'intelligence artificielle sensible aux émotions. Destiné aux chercheurs, universitaires et professionnels du traitement automatique du langage naturel (TALN), de l'intelligence artificielle (IA) et des sciences des données, cet ouvrage offre une analyse approfondie de l'analyse multimodale des sentiments et de l'avenir de l'informatique émotionnellement intelligente.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 184 pp. Französisch.