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Multimodal Analysis of User-Generated Multimedia Content (Socio-Affective Computing, 6)
Buch 6 von 10: Socio-Affective ComputingAnbieter: My Dead Aunt's Books, Hyattsville, MD, USA
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
hardcover. Zustand: Like New. Presumed first ed.; 263 p., clean and unmarked on strong unaged paper; binding tight; glossy reinforced boards without discernible wear. Probably new, but without shrink wrap as proof. No remainder mark.
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Multimodal Analysis of User-Generated Multimedia Content (Socio-Affective Computing, 6)
Buch 6 von 10: Socio-Affective ComputingAnbieter: My Dead Aunt's Books, Hyattsville, MD, USA
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
hardcover. Zustand: As New. 263 p., clean and unmarked anywhere on strong unage paper; binding tight; reinforced boards without discernible wear.
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Multimodal Sentiment Analysis.
Buch 8 von 10: Socio-Affective ComputingAnbieter: Universitätsbuchhandlung Herta Hold GmbH, Berlin, Deutschland
Verbandsmitglied: GIAQ ILAB VDA
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
XI, 214 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Socio-Affective Computing, 8. Sprache: Englisch.
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Principles of Noology. Toward a Theory and Science of Intelligence.
Buch 3 von 10: Socio-Affective ComputingAnbieter: Universitätsbuchhandlung Herta Hold GmbH, Berlin, Deutschland
Verbandsmitglied: GIAQ ILAB VDA
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
XIX, 431 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Socio-Affective Computing. Vol. 3. Sprache: Englisch.
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Sentic Computing. A Common-Sense-Based Framework for Concept-Level Sentiment Analysis.
Buch 1 von 10: Socio-Affective ComputingAnbieter: Universitätsbuchhandlung Herta Hold GmbH, Berlin, Deutschland
Verbandsmitglied: GIAQ ILAB VDA
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
xxii, 176 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Socio-Affective Computing 1. Sprache: Englisch.
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Multimodal Analysis of User-Generated Multimedia Content.
Buch 6 von 10: Socio-Affective ComputingAnbieter: Universitätsbuchhandlung Herta Hold GmbH, Berlin, Deutschland
Verbandsmitglied: GIAQ ILAB VDA
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
XXII, 263 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Socio-Affective Computing ; 6. Sprache: Englisch.
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A Practical Guide to Sentiment Analysis (Socio-Affective Computing, 5)
Buch 5 von 10: Socio-Affective ComputingAnbieter: Zubal-Books, Since 1961, Cleveland, OH, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: Fine. *Price HAS BEEN REDUCED by 10% until Monday, May 11 (weekend SALE item)* 203 pp., hardcover, previous owner's name neatly inked to the title page, else fine. - If you are reading this, this item is actually (physically) in our stock and ready for shipment once ordered. We are not bookjackers. Buyer is responsible for any additional duties, taxes, or fees required by recipient's country.
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Prominent Feature Extraction for Sentiment Analysis (Socio-Affective Computing, 2)
Buch 2 von 10: Socio-Affective ComputingAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 112,79
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Prominent Feature Extraction for Sentiment Analysis (Socio-Affective Computing, 2)
Buch 2 von 10: Socio-Affective ComputingAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 114,51
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Multimodal Analysis of User-Generated Multimedia Content
Buch 6 von 10: Socio-Affective ComputingAnbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
EUR 130,98
EUR 5,80 Versand
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In den WarenkorbPAP. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
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Multimodal Analysis of User-Generated Multimedia Content
Buch 6 von 10: Socio-Affective ComputingAnbieter: PBShop.store US, Wood Dale, IL, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
PAP. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
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A Practical Guide to Sentiment Analysis (Socio-Affective Computing, 5)
Buch 5 von 10: Socio-Affective ComputingAnbieter: Books From California, Simi Valley, CA, USA
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
paperback. Zustand: Very Good. Cover and edges may have some wear.
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Prominent Feature Extraction for Sentiment Analysis
Buch 2 von 10: Socio-Affective ComputingSprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, 2019
ISBN 10: 3319797751 ISBN 13: 9783319797755
EUR 92,27
EUR 48,99 Versand
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Prominent Feature Extraction for Sentiment Analysis
Buch 2 von 10: Socio-Affective ComputingSprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, 2015
ISBN 10: 3319253417 ISBN 13: 9783319253411
EUR 92,27
EUR 48,99 Versand
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A Practical Guide to Sentiment Analysis
Buch 5 von 10: Socio-Affective ComputingAnbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
EUR 132,66
EUR 18,85 Versand
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In den WarenkorbPAP. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
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A Practical Guide to Sentiment Analysis
Buch 5 von 10: Socio-Affective ComputingAnbieter: PBShop.store US, Wood Dale, IL, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
PAP. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
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Prominent Feature Extraction for Sentiment Analysis
Buch 2 von 10: Socio-Affective ComputingAnbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 147,48
EUR 11,56 Versand
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. reprint edition. 124 pages. 9.25x6.10x0.28 inches. In Stock.
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Prominent Feature Extraction for Sentiment Analysis
Buch 2 von 10: Socio-Affective ComputingAnbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 149,36
EUR 11,56 Versand
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 9.25x6.25x0.50 inches. In Stock.
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MULTIMODAL ANALYSIS OF USERGENERATED MUL
Buch 6 von 10: Socio-Affective ComputingAnbieter: Speedyhen, Hertfordshire, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 116,75
EUR 47,41 Versand
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PRACTICAL GUIDE TO SENTIMENT ANALYSIS
Buch 5 von 10: Socio-Affective ComputingAnbieter: Speedyhen, Hertfordshire, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 116,75
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Time Expression and Named Entity Recognition
Buch 10 von 10: Socio-Affective ComputingAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 149,09
EUR 13,85 Versand
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In den WarenkorbZustand: New. In.
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Time Expression and Named Entity Recognition (Socio-Affective Computing, 10)
Buch 10 von 10: Socio-Affective ComputingAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 150,82
EUR 13,85 Versand
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In den WarenkorbZustand: New. In.
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Sentic Computing: A Common-sense-based Framework for Concept-level Sentiment Analysis
Buch 1 von 10: Socio-Affective ComputingAnbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 151,38
EUR 14,45 Versand
Versand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 2 verfügbar
In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 300 pages. 9.25x6.25x0.50 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Intelligent Asset Management | Frank Xing (u. a.) | Taschenbuch | Socio-Affective Computing | xxii | Englisch | 2020 | Springer | EAN 9783030302658 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Prominent Feature Extraction for Sentiment Analysis | Basant Agarwal (u. a.) | Taschenbuch | Socio-Affective Computing | xix | Englisch | 2019 | Springer | EAN 9783319797755 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Sentic Computing | A Common-Sense-Based Framework for Concept-Level Sentiment Analysis | Erik Cambria (u. a.) | Taschenbuch | Socio-Affective Computing | xxii | Englisch | 2019 | Springer | EAN 9783319795164 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Prominent Feature Extraction for Sentiment Analysis
Buch 2 von 10: Socio-Affective ComputingSprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing, 2019
ISBN 10: 3319797751 ISBN 13: 9783319797755
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The objective of this monograph is to improve the performance of the sentiment analysis model by incorporating the semantic, syntactic and common-sense knowledge. This book proposes a novel semantic concept extraction approach that uses dependency relations between words to extract the features from the text. Proposed approach combines the semantic and common-sense knowledge for the better understanding of the text. In addition, the book aims to extract prominent features from the unstructured text by eliminating the noisy, irrelevant and redundant features. Readers will also discover a proposed method for efficient dimensionality reduction to alleviate the data sparseness problem being faced by machine learning model. Authors pay attention to the four main findings of the book : -Performance of the sentiment analysis can be improved by reducing the redundancy among the features. Experimental results show that minimum Redundancy Maximum Relevance (mRMR) feature selection technique improves the performance of the sentiment analysis by eliminating the redundant features. - Boolean Multinomial Naive Bayes (BMNB) machine learning algorithm with mRMR feature selection technique performs better than Support Vector Machine (SVM) classifier for sentiment analysis. - The problem of data sparseness is alleviated by semantic clustering of features, which in turn improves the performance of the sentiment analysis.- Semantic relations among the words in thetext have useful cues for sentiment analysis. Common-sense knowledge in form of ConceptNet ontology acquires knowledge, which provides a better understanding of the text that improves the performance of the sentiment analysis.
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Sentic Computing: A Common-Sense-Based Framework for Concept-Level Sentiment Analysis (Socio-Affective Computing)
Buch 1 von 10: Socio-Affective ComputingAnbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 158,78
EUR 11,56 Versand
Versand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 1 verfügbar
In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. reprint edition. 200 pages. 9.25x6.10x0.46 inches. In Stock.
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Intelligent Asset Management
Buch 9 von 10: Socio-Affective ComputingSprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, 2020
ISBN 10: 3030302652 ISBN 13: 9783030302658
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents a systematic application of recent advances in artificial intelligence (AI) to the problem of asset management. While natural language processing and text mining techniques, such as semantic representation, sentiment analysis, entity extraction, commonsense reasoning, and fact checking have been evolving for decades, finance theories have not yet fully considered and adapted to these ideas.In this unique, readable volume, the authors discuss integrating textual knowledge and market sentiment step-by-step, offering readers new insights into the most popular portfolio optimization theories: the Markowitz model and the Black-Litterman model. The authors also provide valuable visions of how AI technology-based infrastructures could cut the cost of and automate wealth management procedures.This inspiring book is a must-read for researchers and bankers interested in cutting-edge AI applications in finance.
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Prominent Feature Extraction for Sentiment Analysis
Buch 2 von 10: Socio-Affective ComputingSprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, 2015
ISBN 10: 3319253417 ISBN 13: 9783319253411
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The objective of this monograph is to improve the performance of the sentiment analysis model by incorporating the semantic, syntactic and common-sense knowledge. This book proposes a novel semantic concept extraction approach that uses dependency relations between words to extract the features from the text. Proposed approach combines the semantic and common-sense knowledge for the better understanding of the text. In addition, the book aims to extract prominent features from the unstructured text by eliminating the noisy, irrelevant and redundant features. Readers will also discover a proposed method for efficient dimensionality reduction to alleviate the data sparseness problem being faced by machine learning model. Authors pay attention to the four main findings of the book : -Performance of the sentiment analysis can be improved by reducing the redundancy among the features. Experimental results show that minimum Redundancy Maximum Relevance (mRMR) feature selection technique improves the performance of the sentiment analysis by eliminating the redundant features. - Boolean Multinomial Naive Bayes (BMNB) machine learning algorithm with mRMR feature selection technique performs better than Support Vector Machine (SVM) classifier for sentiment analysis. - The problem of data sparseness is alleviated by semantic clustering of features, which in turn improves the performance of the sentiment analysis.- Semantic relations among the words in thetext have useful cues for sentiment analysis. Common-sense knowledge in form of ConceptNet ontology acquires knowledge, which provides a better understanding of the text that improves the performance of the sentiment analysis.
