portada Analisi del sentiment di testi X con il deep learning (en Italiano)

Analisi del sentiment di testi X con il deep learning (en Italiano)

Formato

Libro Físico

Autor

Jessica Olivares López

Abraham Sánchez López

Rogelio Gónzalez Velázquez

Editorial

Edizioni Sapienza

Idioma

Italiano

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9x15.2x0.5 cm

Peso

0.14 kg.

ISBN13

9786207034307

Categorías

Tecnología de la información: cuestiones generales

Analisi del sentiment di testi X con il deep learning (en Italiano)

Jessica Olivares López (Autor) · Abraham Sánchez López (Autor) · Rogelio Gónzalez Velázquez (Autor) · Edizioni Sapienza · Tapa Blanda

Libro Nuevo Importado

Envío: 25 a 32 días háb.

$ 145.99$ 87.59

-40%

Costos de importación incluídos en el precio ✅

Libro Nuevo

Quedan 10 unidades

$ 87.59

Llega entre el 05 Oct y el 19 Oct a Quito, Pichincha. Seleccionar ubicación

Agregar a lista de deseos

Reseña del libro "Analisi del sentiment di testi X con il deep learning (en Italiano)"

L'analisi del sentiment è una delle applicazioni di classificazione del testo dell'elaborazione del linguaggio naturale, che consiste nell'assegnare una categoria appropriata al contenuto di una frase, di un testo o di un documento, sulla base di un'elaborazione del testo (precedentemente non strutturato). Questa classificazione viene effettuata assegnando una polarità di sentiment: positiva, negativa o neutra a una frase o a un documento, oppure assegnando un'emozione identificata nella frase.L'analisi del sentiment è attualmente uno strumento potente in varie applicazioni per diversi settori. Può essere applicata a diversi settori: tessile, automobilistico, alimentare, manifatturiero, ecc. o anche in agenzie governative, università, tra gli altri, ma in particolare in spazi dove i dati vengono raccolti quotidianamente. Pertanto, l'uso di questo tipo di strategia sta diventando sempre più importante. Dai dati generati e conservati per anni, si possono trarre inferenze che aiutano a convalidare, sostenere o bloccare qualsiasi tipo di decisione.