Andere Kunden interessierten sich auch für
![Detección mediante redes neuronales de consultas a bases de datos que consumen muchos recursos]( "Detección mediante redes neuronales de consultas a bases de datos que consumen muchos recursos")
Detección mediante redes neuronales de consultas a bases de datos que consumen muchos recursos48,99 €![Comunicación de datos segura para redes de sensores inalámbricas basadas en clusters]( "Comunicación de datos segura para redes de sensores inalámbricas basadas en clusters")
Comunicación de datos segura para redes de sensores inalámbricas basadas en clusters31,99 €![Esquemas híbridos de IC para maximizar el tiempo de vida en WSNs]( "Esquemas híbridos de IC para maximizar el tiempo de vida en WSNs")
Esquemas híbridos de IC para maximizar el tiempo de vida en WSNs43,99 €![Arquitectura de redes Fog-Cloud: Principios, tecnologías y aplicaciones]( "Arquitectura de redes Fog-Cloud: Principios, tecnologías y aplicaciones")
Arquitectura de redes Fog-Cloud: Principios, tecnologías y aplicaciones31,99 €![Análisis de seguridad de la red WiMax]( "Análisis de seguridad de la red WiMax")
Análisis de seguridad de la red WiMax28,99 €![Planificación de la gestión de la complejidad del alcance, proyectos públicos de software]( "Planificación de la gestión de la complejidad del alcance, proyectos públicos de software")
Planificación de la gestión de la complejidad del alcance, proyectos públicos de software59,99 €![Sistema inalámbrico avanzado de monitorización de ECG]( "Sistema inalámbrico avanzado de monitorización de ECG")
Sistema inalámbrico avanzado de monitorización de ECG31,99 €
En este libro se propone un sistema de reconocimiento de emociones donde se reconocen emociones en tweets. Las emociones juegan un papel vital en nuestras vidas. Como podemos ver muchas personas utilizan las redes sociales donde utilizan la plataforma para muchos propósitos, algunos de ellos twittean de buena manera y otros de manera acosadora. Las emociones y opiniones de diferentes personas se pueden llevar a cabo en los tweets para analizar la opinión pública sobre una noticia y los acontecimientos sociales que tienen lugar en la sociedad actual. Mediante algoritmos de aprendizaje automático hemos implementado el reconocimiento de emociones clasificando los tweets en positivos y negativos. Mediante el reconocimiento de estos tweets positivos y negativos podemos identificar las emociones de la gente donde podemos reducir las declaraciones falsificadas. Inicialmente, los autores han dividido el conjunto de datos en datos de entrenamiento y de prueba, que se utilizan para entrenar el modelo y, comparando los datos de entrenamiento con los datos de prueba, el modelo reconoce las emociones en los tweets. Mediante el uso de algoritmos SVM y naive bayes clasificamos el texto basado en twitter en diferentes emociones y predecimos emojis como amor, miedo, ira, tristeza, alegría. Basándonos en el análisis de rendimiento, predecimos un resultado óptimo con precisión y puntuación F1.
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.