Sentic Computing
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Beschreibung
In this book common sense computing techniques are further developed and applied to bridge the semantic gap between word-level natural language data and the concept-level opinions conveyed by these. In particular, the ensemble application of graph mining and multi-dimensionality reduction techniques is exploited on two common sense knowledge bases to develop a novel intelligent engine for open-domain opinion mining and sentiment analysis. The proposed approach, termed sentic computing, performs a clause-level semantic analysis of text, which allows the inference of both the conceptual and emotional information associated with natural language opinions and, hence, a more efficient passage from (unstructured) textual information to (structured) machine-processable data. von Hussain, Amir und Cambria, Erik
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Über den Autor
- Kartoniert
- 404 Seiten
- Erschienen 2014
- Springer
- Gebunden
- 444 Seiten
- Erschienen 2014
- Springer
- hardcover
- 272 Seiten
- Erschienen 2024
- Wiley-ISTE
- Gebunden
- 212 Seiten
- Erschienen 2014
- Springer
- Kartoniert
- 392 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
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- Erschienen 2014
- Springer
- Gebunden
- 295 Seiten
- Erschienen 2014
- Springer
- hardcover
- 275 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Gebunden
- 368 Seiten
- Erschienen 2015
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- 404 Seiten
- Erschienen 2005
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- 272 Seiten
- Erschienen 2007
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- hardcover
- 338 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- Gebunden
- 240 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer




