Featurebasierte Meinungszusammenfassung unter Verwendung von Transferlernen

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39,90 

ISBN: 620929152X
ISBN 13: 9786209291524
Autor: Sekaran, Ramesh/Ragupathi, Abirami
Verlag: Verlag Unser Wissen
Umfang: 76 S.
Erscheinungsdatum: 16.11.2025
Auflage: 1/2025
Format: 0.6 x 22 x 15
Gewicht: 131 g
Produktform: Kartoniert
Einband: Kartoniert
Artikelnummer: 8450350 Kategorie:

Beschreibung

Opinion Mining wird eingesetzt, um die Entscheidungsfindung neuer Nutzer in verschiedenen Bereichen wie Produkten, Filmen, Nachrichtenmedien, Beiträgen in sozialen Netzwerken usw. zu verbessern. Feature-basiertes Opinion Mining stützt sich in den meisten bestehenden Methoden nur auf einen einzigen Domänenkorpus. Feature-basiertes Opinion Mining in zwei verschiedenen Domänenkorpora ist komplex. Die Merkmale und Meinungswörter werden mit Hilfe des Part-of-Speech (PoS)-Tagging-Tools extrahiert. Die IDDR-Technik (Inter dependent domain relevance) nutzt die Entfernung redundanter Merkmale und das Ausdünnen irrelevanter Merkmale aus zwei verschiedenen Bereichen mit Hilfe des IDDR-Scores und des Schwellenwerts. Normalerweise verwenden Data Mining und maschinelles Lernen Trainings- und Testdaten aus derselben Domäne und haben dieselben Merkmale. Das oben genannte Konzept gilt jedoch aufgrund des Mangels an gekennzeichneten Datensätzen nicht für alle Domänen. Hier wird die vorgeschlagene Transfer-Lernmethode unter Verwendung des Exaggerate Instance weighted K nearest neighbor (EIWKNN)-Algorithmus verwendet, um das Wissen aus der Kameradomäne in die iPod-Domäne für die Meinungsklassifizierung zu übertragen. Es wird eine Zusammenfassung der Merkmale zweier verschiedener Domänen in Bezug auf ihre Meinung erstellt.

Herstellerkennzeichnung:


OmniScriptum SRL
Str. Armeneasca 28/1, office 1
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