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Computational Intelligence Applications for Text and Sentiment Data Analysis
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Computational Intelligence Applications for Text and Sentiment Data Analysis
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Computational Intelligence Applications for Text and Sentiment Data Analysis (Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding)
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Computational Intelligence Applications for Text and Sentiment Data Analysis
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Computational Intelligence Applications for Text and Sentiment Data Analysis
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Computational Intelligence Applications for Text and Sentiment Data Analysis (Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding)
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Computational Intelligence Applications for Text and Sentiment Data Analysis (Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding)
Sprache: Englisch
Verlag: Academic Press 2023-08-15, 2023
ISBN 10: 0323905358 ISBN 13: 9780323905350
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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Computational Intelligence Applications for Text and Sentiment Data Analysis (Paperback)
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science & Technology, Oxford, 2023
ISBN 10: 0323905358 ISBN 13: 9780323905350
Anbieter: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, USA
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Paperback. Zustand: new. Paperback. Computational Intelligence Applications for Text and Sentiment Data Analysis explores the most recent advances in text information processing and data analysis technologies, specifically focusing on sentiment analysis from multifaceted data. The book investigates a wide range of challenges involved in the accurate analysis of online sentiments, including how to i) identify subjective information from text, i.e., exclusion of neutral or factual comments that do not carry sentiment information, ii) identify sentiment polarity, and iii) domain dependency. Spam and fake news detection, short abbreviation, sarcasm, word negation, and a lot of word ambiguity are also explored.Further chapters look at the difficult process of extracting sentiment from different multimodal information (audio, video and text), semantic concepts. In each chapter, the book's authors explore how computational intelligence (CI) techniques, such as deep learning, convolutional neural network, fuzzy and rough set, global optimizers, and hybrid machine learning techniques play an important role in solving the inherent problems of sentiment analysis applications. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Computational Intelligence Applications for Text and Sentiment Data Analysis
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Computational Intelligence Applications for Text and Sentiment Data Analysis
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science & Technology, 2023
ISBN 10: 0323905358 ISBN 13: 9780323905350
Anbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes Königreich
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Computational Intelligence Applications for Text and Sentiment Data Analysis (Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding)
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Computational Intelligence Applications for Text and Sentiment Data Analysis
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science & Technology, 2023
ISBN 10: 0323905358 ISBN 13: 9780323905350
Anbieter: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irland
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Zustand: New. 2023. Paperback. . . . . .
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Computational Intelligence Applications for Text and Sentiment Data Analysis
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science and Technology, GB, 2023
ISBN 10: 0323905358 ISBN 13: 9780323905350
Anbieter: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: New. Computational Intelligence Applications for Text and Sentiment Data Analysis explores the most recent advances in text information processing and data analysis technologies, specifically focusing on sentiment analysis from multifaceted data. The book investigates a wide range of challenges involved in the accurate analysis of online sentiments, including how to i) identify subjective information from text, i.e., exclusion of 'neutral' or 'factual' comments that do not carry sentiment information, ii) identify sentiment polarity, and iii) domain dependency. Spam and fake news detection, short abbreviation, sarcasm, word negation, and a lot of word ambiguity are also explored.Further chapters look at the difficult process of extracting sentiment from different multimodal information (audio, video and text), semantic concepts. In each chapter, the book's authors explore how computational intelligence (CI) techniques, such as deep learning, convolutional neural network, fuzzy and rough set, global optimizers, and hybrid machine learning techniques play an important role in solving the inherent problems of sentiment analysis applications.
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Kernel-based Data Fusion for Machine Learning: Methods and Applications in Bioinformatics and Text Mining (Studies in Computational Intelligence, 345)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Kernel-based Data Fusion for Machine Learning: Methods and Applications in Bioinformatics and Text Mining (Studies in Computational Intelligence, 345)
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Computational Intelligence Applications for Text and Sentiment Data Analysis
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science & Technology, 2023
ISBN 10: 0323905358 ISBN 13: 9780323905350
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
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Zustand: New. 2023. Paperback. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Zustand: New. Introduces recent computational intelligence approaches to text data processing and modeling Surveys the most recent developments and challenges of multimodal data processing and sentiment analysis Presents case studies which impl.
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Computational Intelligence Applications for Text and Sentiment Data Analysis
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science & Technology Jul 2023, 2023
ISBN 10: 0323905358 ISBN 13: 9780323905350
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Computational Intelligence Applications for Text and Sentiment Data Analysis explores the most recent advances in text information processing and data analysis technologies, specifically focusing on sentiment analysis from multifaceted data. The book investigates a wide range of challenges involved in the accurate analysis of online sentiments, including how to i) identify subjective information from text, i.e., exclusion of 'neutral' or 'factual' comments that do not carry sentiment information, ii) identify sentiment polarity, and iii) domain dependency. Spam and fake news detection, short abbreviation, sarcasm, word negation, and a lot of word ambiguity are also explored.Further chapters look at the difficult process of extracting sentiment from different multimodal information (audio, video and text), semantic concepts. In each chapter, the book's authors explore how computational intelligence (CI) techniques, such as deep learning, convolutional neural network, fuzzy and rough set, global optimizers, and hybrid machine learning techniques play an important role in solving the inherent problems of sentiment analysis applications.
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Kernel-based Data Fusion for Machine Learning: Methods and Applications in Bioinformatics and Text Mining (Studies in Computational Intelligence)
Anbieter: Mispah books, Redhill, SURRE, Vereinigtes Königreich
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Kernel-based Data Fusion for Machine Learning: Methods and Applications in Bioinformatics and Text Mining (Studies in Computational Intelligence, 345)
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
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Kernel-based Data Fusion for Machine Learning: Methods and Applications in Bioinformatics and Text Mining (Studies in Computational Intelligence, 345)
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Computational Intelligence Applications for Text and Sentiment Data Analysis | Dipankar Das (u. a.) | Taschenbuch | Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2023 | Elsevier Science | EAN 9780323905350 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Computational Intelligence Applications for Text and Sentiment Data Analysis
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science and Technology, GB, 2023
ISBN 10: 0323905358 ISBN 13: 9780323905350
Anbieter: Rarewaves.com UK, London, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: New. Computational Intelligence Applications for Text and Sentiment Data Analysis explores the most recent advances in text information processing and data analysis technologies, specifically focusing on sentiment analysis from multifaceted data. The book investigates a wide range of challenges involved in the accurate analysis of online sentiments, including how to i) identify subjective information from text, i.e., exclusion of 'neutral' or 'factual' comments that do not carry sentiment information, ii) identify sentiment polarity, and iii) domain dependency. Spam and fake news detection, short abbreviation, sarcasm, word negation, and a lot of word ambiguity are also explored.Further chapters look at the difficult process of extracting sentiment from different multimodal information (audio, video and text), semantic concepts. In each chapter, the book's authors explore how computational intelligence (CI) techniques, such as deep learning, convolutional neural network, fuzzy and rough set, global optimizers, and hybrid machine learning techniques play an important role in solving the inherent problems of sentiment analysis applications.
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Computational Intelligence Applications for Text and Sentiment Data Analysis (Paperback)
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science & Technology, Oxford, 2023
ISBN 10: 0323905358 ISBN 13: 9780323905350
Anbieter: AussieBookSeller, Truganina, VIC, Australien
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Paperback. Zustand: new. Paperback. Computational Intelligence Applications for Text and Sentiment Data Analysis explores the most recent advances in text information processing and data analysis technologies, specifically focusing on sentiment analysis from multifaceted data. The book investigates a wide range of challenges involved in the accurate analysis of online sentiments, including how to i) identify subjective information from text, i.e., exclusion of neutral or factual comments that do not carry sentiment information, ii) identify sentiment polarity, and iii) domain dependency. Spam and fake news detection, short abbreviation, sarcasm, word negation, and a lot of word ambiguity are also explored.Further chapters look at the difficult process of extracting sentiment from different multimodal information (audio, video and text), semantic concepts. In each chapter, the book's authors explore how computational intelligence (CI) techniques, such as deep learning, convolutional neural network, fuzzy and rough set, global optimizers, and hybrid machine learning techniques play an important role in solving the inherent problems of sentiment analysis applications. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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Kernel-based Data Fusion for Machine Learning: Methods and Applications in Bioinformatics and Text Mining (Studies in Computational Intelligence (345))
Anbieter: Mispah books, Redhill, SURRE, Vereinigtes Königreich
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Kernel-based Data Fusion for Machine Learning: Methods and Applications in Bioinformatics and Text Mining (Studies in Computational Intelligence)
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Computational Intelligence Applications for Text and Sentiment Data Analysis
Anbieter: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italien
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Computational Intelligence Applications for Text and Sentiment Data Analysis
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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