Multimodal Sentiment Analysis Using Deep Learning and Metaheuristic Optimization
Langue : anglais
Edité par Nala Kala, 2026
- Livre broché
- Neuf
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Multimodal sentiment analysis combines information from different data modalities to identify and interpret opinions, emotions, & attitudes. This book examines deep learning methods for sentiment analysis and the role of metaheuristic optimization in improving computational models. It presents multimodal data processing, feature representation, neural network learning, classification, and optimization. Attention is given to integrating textual and complementary signals for sentiment-oriented analysis and pattern recognition. Deep learning provides foundation for complex representations, while metaheuristic optimization offers strategies for exploring model parameters and improving solution quality. The book brings these methods together within the computational framework relevant to natural language processing, machine learning (ML), artificial intelligence, data mining, and pattern recognition. Students and engineers can use it to study multimodal sentiment analysis and deep learning.…
N° de réf. du vendeur 9798240869211
- Titre
- Multimodal Sentiment Analysis Using Deep Learning and Metaheuristic Optimization
- Auteur
- Dawn Fover
- Éditeur
- Nala Kala
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 13 chiffres
- 9798240869211
- Poids de l'article
- 240 grammes
- Dimensions
- 229x152x9 mm
Multimodal sentiment analysis combines information from different data modalities to identify and interpret opinions, emotions, & attitudes. This book examines deep learning methods for sentiment analysis and the role of metaheuristic optimization in improving computational models. It presents multimodal data processing, feature representation, neural network learning, classification, and optimization. Attention is given to integrating textual and complementary signals for sentiment-oriented analysis and pattern recognition. Deep learning provides foundation for complex representations, while metaheuristic optimization offers strategies for exploring model parameters and improving solution quality. The book brings these methods together within the computational framework relevant to natural language processing, machine learning (ML), artificial intelligence, data mining, and pattern recognition. Students and engineers can use it to study multimodal sentiment analysis and deep learning.
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Empreinte
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Garlebsen 48
37574 Einbeck
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