Sentiment-Analyse (Paperback)

Dr Arjun Kuruva

ISBN 10: 6209377238 / ISBN 13: 9786209377235

Published by Verlag Unser Wissen, 2025

About this Item

Paperback. In der heutigen digitalen Welt werden Emotionen nicht nur durch Worte, sondern auch durch Emojis vermittelt, die den menschlichen Ausdruck bereichern und neu definieren. "Hybride Deep-Learning-Modelle fuer die Stimmungsanalyse mit Text und Emojis" praesentiert einen bahnbrechenden Ansatz zum Verstaendnis von Stimmungen durch die Integration text- und emojibasierter Daten in fortschrittliche Deep-Learning-Frameworks. Dieses Buch stellt innovative Hybridarchitekturen vor - ECSSO, EBERT und HCGO -, die die Staerken von Faltungs-, rekurrenten, transformatorischen und graphenbasierten neuronalen Netzen vereinen. Durch die Kombination linguistischer und visuell-emotionaler Signale erreichen diese Modelle eine bemerkenswerte Genauigkeit bei der Interpretation komplexer Stimmungen, Sarkasmus und kontextreicher digitaler Kommunikation. Umfassende Experimente und Evaluierungen belegen signifikante Verbesserungen gegenueber herkoemmlichen, rein textbasierten Systemen und unterstreichen die transformative Rolle von Emojis in der emotionssensitiven kuenstlichen Intelligenz. Dieses Buch richtet sich an Forscher, Wissenschaftler und Fachleute aus den Bereichen Verarbeitung natuerlicher Sprache (NLP), Kuenstliche Intelligenz (KI) und Data Science und bietet tiefe Einblicke in die multimodale Stimmungsanalyse und die Zukunft des emotional intelligenten Computings. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.

Seller Inventory # 9786209377235

Bibliographic Details

• Title: Sentiment-Analyse (Paperback)
• Publisher: Verlag Unser Wissen
• Publication Date: 2025
• Language: German
• ISBN 10: 6209377238
• ISBN 13: 9786209377235
• Binding: Paperback
• Condition: new

About this title

Synopsis

In der heutigen digitalen Welt werden Emotionen nicht nur durch Worte, sondern auch durch Emojis vermittelt, die den menschlichen Ausdruck bereichern und neu definieren. „Hybride Deep-Learning-Modelle für die Stimmungsanalyse mit Text und Emojis“ präsentiert einen bahnbrechenden Ansatz zum Verständnis von Stimmungen durch die Integration text- und emojibasierter Daten in fortschrittliche Deep-Learning-Frameworks. Dieses Buch stellt innovative Hybridarchitekturen vor – ECSSO, EBERT und HCGO –, die die Stärken von Faltungs-, rekurrenten, transformatorischen und graphenbasierten neuronalen Netzen vereinen. Durch die Kombination linguistischer und visuell-emotionaler Signale erreichen diese Modelle eine bemerkenswerte Genauigkeit bei der Interpretation komplexer Stimmungen, Sarkasmus und kontextreicher digitaler Kommunikation. Umfassende Experimente und Evaluierungen belegen signifikante Verbesserungen gegenüber herkömmlichen, rein textbasierten Systemen und unterstreichen die transformative Rolle von Emojis in der emotionssensitiven künstlichen Intelligenz. Dieses Buch richtet sich an Forscher, Wissenschaftler und Fachleute aus den Bereichen Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Künstliche Intelligenz (KI) und Data Science und bietet tiefe Einblicke in die multimodale Stimmungsanalyse und die Zukunft des emotional intelligenten Computings.