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In diesem Buch schlagen wir eine modulare Textklassifizierungspipeline für Social-Media-Datensätze mit Schwerpunkt auf Twitter vor. Unser vorgeschlagener Ansatz besteht darin, eine modulare Entwicklung zu nutzen, die eine einfache Kombination verschiedener Textklassifizierungskomponenten ermöglicht. Der Hauptbeitrag dieser Arbeit besteht darin, dass sie eine neue modulare Textklassifizierungspipeline vorstellt, um das Benchmarking zu erleichtern, indem sie eine detaillierte analytische Studie der leistungsstärksten Ansätze, Merkmale und Einbettungen durchführt, die vom Stand der Technik berichtet werden.…mehr

Produktbeschreibung
In diesem Buch schlagen wir eine modulare Textklassifizierungspipeline für Social-Media-Datensätze mit Schwerpunkt auf Twitter vor. Unser vorgeschlagener Ansatz besteht darin, eine modulare Entwicklung zu nutzen, die eine einfache Kombination verschiedener Textklassifizierungskomponenten ermöglicht. Der Hauptbeitrag dieser Arbeit besteht darin, dass sie eine neue modulare Textklassifizierungspipeline vorstellt, um das Benchmarking zu erleichtern, indem sie eine detaillierte analytische Studie der leistungsstärksten Ansätze, Merkmale und Einbettungen durchführt, die vom Stand der Technik berichtet werden.
Autorenporträt
Dr. Naseem Khayum has published 9 SCI peer-reviewed, 06 International conference publications and expertise in the field of optimization of different processes. P. Fiza Banu, graduated from JNTUA College of Engineering in 2024. She is an expert in the field of Machine Learning and its Applications.