Atnaujinkite slapukų nuostatas

El. knyga: Multimodal Sentiment Analysis

  • Formatas: EPUB+DRM
  • Serija: Socio-Affective Computing 8
  • Išleidimo metai: 24-Oct-2018
  • Leidėjas: Springer International Publishing AG
  • Kalba: eng
  • ISBN-13: 9783319950204
  • Formatas: EPUB+DRM
  • Serija: Socio-Affective Computing 8
  • Išleidimo metai: 24-Oct-2018
  • Leidėjas: Springer International Publishing AG
  • Kalba: eng
  • ISBN-13: 9783319950204

DRM apribojimai

  • Kopijuoti:

    neleidžiama

  • Spausdinti:

    neleidžiama

  • El. knygos naudojimas:

    Skaitmeninių teisių valdymas (DRM)
    Leidykla pateikė šią knygą šifruota forma, o tai reiškia, kad norint ją atrakinti ir perskaityti reikia įdiegti nemokamą programinę įrangą. Norint skaityti šią el. knygą, turite susikurti Adobe ID . Daugiau informacijos  čia. El. knygą galima atsisiųsti į 6 įrenginius (vienas vartotojas su tuo pačiu Adobe ID).

    Reikalinga programinė įranga
    Norint skaityti šią el. knygą mobiliajame įrenginyje (telefone ar planšetiniame kompiuteryje), turite įdiegti šią nemokamą programėlę: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Norint skaityti šią el. knygą asmeniniame arba „Mac“ kompiuteryje, Jums reikalinga  Adobe Digital Editions “ (tai nemokama programa, specialiai sukurta el. knygoms. Tai nėra tas pats, kas „Adobe Reader“, kurią tikriausiai jau turite savo kompiuteryje.)

    Negalite skaityti šios el. knygos naudodami „Amazon Kindle“.

This latest volume in the series, Socio-Affective Computing, presents a set of novel approaches to analyze opinionated videos and to extract sentiments and emotions. 





Textual sentiment analysis framework as discussed in this book contains a novel way of doing sentiment analysis by merging linguistics with machine learning. Fusing textual information with audio and visual cues is found to be extremely useful which improves text, audio and visual based unimodal sentiment analyzer.





This volume covers the three main topics of: textual preprocessing and sentiment analysis methods; frameworks to process audio and visual data; and methods of textual, audio and visual features fusion.









The inclusion of key visualization and case studies will enable readers to understand better these approaches. 









Aimed at the Natural Language Processing, Affective Computing and Artificial Intelligence audiences, this comprehensive volume will appeal to a wide readership and will help readers to understand key details on multimodal sentiment analysis.

Recenzijos

I consider the book a useful resource for various audiences interested in the topic of multimodal sentiment analysis. It offers a thorough review of the state of the art and important domain concepts, and includes considerable contributions by the authors toward various aspects of the discussed topics. (M. Bielikova, Computing Reviews, August 9, 2021)

Preface.- Introduction and Motivation.- Background.- Literature Survey and Datasets.- Concept Extraction from Natural Text for Concept Level Text Analysis.- EmoSenticSpace: Dense concept-based affective features with common-sense knowledge.- Sentic Patterns: Sentiment Data Flow Analysis by Means of Dynamic Linguistic Patterns.- Combining Textual Clues with Audio-Visual Information for Multimodal Sentiment Analysis.- Conclusion and Future Work.- Index.