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Agarwal / Patnaik / Nayak

Deep Learning-Based Approaches for Sentiment Analysis

Medium: Buch
ISBN: 978-981-15-1218-6
Verlag: Springer Nature Singapore
Erscheinungstermin: 25.01.2021
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This book covers deep-learning-based approaches for sentiment analysis, a relatively new, but fast-growing research area, which has significantly changed in the past few years. The book presents a collection of state-of-the-art approaches, focusing on the best-performing, cutting-edge solutions for the most common and difficult challenges faced in sentiment analysis research. Providing detailed explanations of the methodologies, the book is a valuable resource for researchers as well as newcomers to the field.


Produkteigenschaften

  • Artikelnummer: 9789811512186
  • Medium: Buch
  • ISBN: 978-981-15-1218-6
  • Verlag: Springer Nature Singapore
  • Erscheinungstermin: 25.01.2021
  • Sprache(n): Englisch
  • Auflage: 1. Auflage 2020
  • Serie: Algorithms for Intelligent Systems
  • Produktform: Kartoniert
  • Gewicht: 505 g
  • Seiten: 319
  • Format (B x H x T): 155 x 235 x 19 mm
  • Ausgabetyp: Kein, Unbekannt

Themen

Autoren/Hrsg.

Herausgeber

Chapter 1. Application of Deep Learning Approaches for Sentiment Analysis: A Survey.- Chapter 2. Recent Trends and Advances in Deep Learning based Sentiment Analysis.- Chapter 3. - Deep Learning Adaptation with Word Embeddings for Sentiment Analysis on Online Course Reviews.- Chapter 4. Toxic Comment Detection in Online Discussions.- Chapter 5. Aspect Based Sentiment Analysis of Financial Headlines and Microblogs.- Chapter 6. Deep Learning based frameworks for Aspect Based Sentiment Analysis.- Chapter 7. Transfer Learning for Detecting Hateful Sentiments in Code Switched Language.- Chapter 8. Multilingual Sentiment Analysis.- Chapter 9. Sarcasm Detection using deep learning.- Chapter 10. Deep Learning Approaches for Speech Emotion Recognition.- Chapter 11. Bidirectional Long Short Term Memory Based Spatio-Temporal In Community Question Answering.- Chapter 12. Comparing Deep Neural Networks to Traditional Models for Sentiment Analysis in Turkish Language.