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

Langue : français

Edité par Editions Notre Savoir, 2025

6209384919 / 9786209384912

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - 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.…

N° de réf. du vendeur 9786209384912

Titre
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
Auteur
Arjun Kuruva
Éditeur
Editions Notre Savoir
Année de publication
2025
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
français
ISBN à 10 chiffres
6209384919
ISBN à 13 chiffres
9786209384912
Poids de l'article
292 grammes
Dimensions
220x150x12 mm

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