Andere Kunden interessierten sich auch für
![Analisi del sentiment di testi X con il deep learning]( "Analisi del sentiment di testi X con il deep learning")
Analisi del sentiment di testi X con il deep learning39,99 €![Sentiment analysis of X text with deep learning]( "Sentiment analysis of X text with deep learning")
Sentiment analysis of X text with deep learning39,99 €![DEEP LEARNING METHODS FOR SENTIMENT ANALYSIS USING BERT AND GRU MODELS]( "DEEP LEARNING METHODS FOR SENTIMENT ANALYSIS USING BERT AND GRU MODELS")
DEEP LEARNING METHODS FOR SENTIMENT ANALYSIS USING BERT AND GRU MODELS39,99 €![Feedback-System mit Sentiment-Analyse]( "Feedback-System mit Sentiment-Analyse")
Feedback-System mit Sentiment-Analyse60,90 €![Analyse des sentiments dans les textes X avec l'apprentissage profond]( "Analyse des sentiments dans les textes X avec l'apprentissage profond")
Analyse des sentiments dans les textes X avec l'apprentissage profond39,99 €![Erkennung von Gebärdensprache mithilfe von Deep Learning]( "Erkennung von Gebärdensprache mithilfe von Deep Learning")
Erkennung von Gebärdensprache mithilfe von Deep Learning43,90 €![Stimmungsanalyse zum Thema Fitness mit Hilfe des OSN Twitter]( "Stimmungsanalyse zum Thema Fitness mit Hilfe des OSN Twitter")
Stimmungsanalyse zum Thema Fitness mit Hilfe des OSN Twitter35,90 €
Die Stimmungsanalyse ist eine der Textklassifizierungsanwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung, bei der dem Inhalt eines Satzes, Textes oder Dokuments auf der Grundlage einer (zuvor unstrukturierten) Textverarbeitung eine geeignete Kategorie zugewiesen wird. Diese Klassifizierung erfolgt durch die Zuweisung einer Stimmungspolarität: positiv, negativ oder neutral zu einem Satz oder Dokument, oder durch die Zuweisung einer Emotion, die in dem Satz identifiziert wird.Die Stimmungsanalyse ist derzeit ein leistungsfähiges Instrument für verschiedene Anwendungen in unterschiedlichen Branchen. Sie kann in verschiedenen Sektoren eingesetzt werden: Textil-, Automobil-, Lebensmittel-, Fertigungsindustrie usw. oder auch in Regierungsbehörden, Universitäten usw., vor allem aber in Bereichen, in denen täglich Daten gesammelt werden. Daher wird der Einsatz dieser Art von Strategie immer wichtiger. Aus den Daten, die über Jahre hinweg generiert und gespeichert wurden, können Rückschlüsse gezogen werden, um jede Art von Entscheidungsfindung zu validieren, zu unterstützen oder zu verhindern.