Une conception d'un modèle de détection et de classification des sentiments sarcasmes: en utilisant des techniques d'apprentissage profond - Couverture souple
Synopsis
L'évaluation du sentiment de tous les textes permet aux organisations d'avoir une vue d'ensemble de l'attitude positive ou négative des utilisateurs à l'égard d'une question donnée. Utiliser le sarcasme, c'est se trouver dans un état de discours dans lequel l'auteur décrit quelque chose de manifestement hostile à l'auditeur ou à une autre personne dans l'intention de l'insulter ou de la ridiculiser. Il est difficile de créer un modèle capable d'identifier avec précision le sarcasme dans le domaine du traitement du langage naturel, car l'identification du sarcasme repose fortement sur le contexte des énoncés ou des phrases (NLP). Les développements récents des modèles d'apprentissage profond (DL) ont un impact sur les réseaux neuronaux (NN) dans l'apprentissage des informations lexicales et contextuelles, ce qui élimine le besoin de caractéristiques construites manuellement dans la détection du sarcasme. Un modèle automatisé d'identification des sarcasmes a été développé pour reconnaître l'émotion originale d'un texte donné en cas de sarcasme, ce qui permet une détection précise des sarcasmes.
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Une conception d'un modèle de détection et de classification des sentiments sarcasmes
Edité par
Editions Notre Savoir Nov 2023, 2023
ISBN 10 : 6206668002
ISBN 13 : 9786206668008
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -L'évaluation du sentiment de tous les textes permet aux organisations d'avoir une vue d'ensemble de l'attitude positive ou négative des utilisateurs à l'égard d'une question donnée. Utiliser le sarcasme, c'est se trouver dans un état de discours dans lequel l'auteur décrit quelque chose de manifestement hostile à l'auditeur ou à une autre personne dans l'intention de l'insulter ou de la ridiculiser. Il est difficile de créer un modèle capable d'identifier avec précision le sarcasme dans le domaine du traitement du langage naturel, car l'identification du sarcasme repose fortement sur le contexte des énoncés ou des phrases (NLP). Les développements récents des modèles d'apprentissage profond (DL) ont un impact sur les réseaux neuronaux (NN) dans l'apprentissage des informations lexicales et contextuelles, ce qui élimine le besoin de caractéristiques construites manuellement dans la détection du sarcasme. Un modèle automatisé d'identification des sarcasmes a été développé pour reconnaître l'émotion originale d'un texte donné en cas de sarcasme, ce qui permet une détection précise des sarcasmes. 128 pp. Französisch. N° de réf. du vendeur 9786206668008
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ISBN 13 : 9786206668008
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Une conception d'un modèle de détection et de classification des sentiments sarcasmes | en utilisant des techniques d'apprentissage profond
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Taschenbuch. Etat : Neu. Une conception d'un modèle de détection et de classification des sentiments sarcasmes | en utilisant des techniques d'apprentissage profond | Kavitha K (u. a.) | Taschenbuch | Französisch | 2023 | Editions Notre Savoir | EAN 9786206668008 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 127964261
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -L'évaluation du sentiment de tous les textes permet aux organisations d'avoir une vue d'ensemble de l'attitude positive ou négative des utilisateurs à l'égard d'une question donnée. Utiliser le sarcasme, c'est se trouver dans un état de discours dans lequel l'auteur décrit quelque chose de manifestement hostile à l'auditeur ou à une autre personne dans l'intention de l'insulter ou de la ridiculiser. Il est difficile de créer un modèle capable d'identifier avec précision le sarcasme dans le domaine du traitement du langage naturel, car l'identification du sarcasme repose fortement sur le contexte des énoncés ou des phrases (NLP). Les développements récents des modèles d'apprentissage profond (DL) ont un impact sur les réseaux neuronaux (NN) dans l'apprentissage des informations lexicales et contextuelles, ce qui élimine le besoin de caractéristiques construites manuellement dans la détection du sarcasme. Un modèle automatisé d'identification des sarcasmes a été développé pour reconnaître l'émotion originale d'un texte donné en cas de sarcasme, ce qui permet une détection précise des sarcasmes.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 128 pp. Französisch. N° de réf. du vendeur 9786206668008
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - L'évaluation du sentiment de tous les textes permet aux organisations d'avoir une vue d'ensemble de l'attitude positive ou négative des utilisateurs à l'égard d'une question donnée. Utiliser le sarcasme, c'est se trouver dans un état de discours dans lequel l'auteur décrit quelque chose de manifestement hostile à l'auditeur ou à une autre personne dans l'intention de l'insulter ou de la ridiculiser. Il est difficile de créer un modèle capable d'identifier avec précision le sarcasme dans le domaine du traitement du langage naturel, car l'identification du sarcasme repose fortement sur le contexte des énoncés ou des phrases (NLP). Les développements récents des modèles d'apprentissage profond (DL) ont un impact sur les réseaux neuronaux (NN) dans l'apprentissage des informations lexicales et contextuelles, ce qui élimine le besoin de caractéristiques construites manuellement dans la détection du sarcasme. Un modèle automatisé d'identification des sarcasmes a été développé pour reconnaître l'émotion originale d'un texte donné en cas de sarcasme, ce qui permet une détection précise des sarcasmes. N° de réf. du vendeur 9786206668008
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