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.
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