{"product_id":"ramesh-sekaran-featurebasierte-meinungszusammenfassung-unter-verwendung-von-transferlernen-9786209291524","title":"Featurebasierte Meinungszusammenfassung unter Verwendung von Transferlernen","description":"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.","brand":"Verlag Unser Wissen","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":53796994777430,"sku":null,"price":0.0,"currency_code":"EUR","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0925\/5829\/5382\/files\/product_image_9786209291524_1.jpg?v=1781808319","url":"https:\/\/www.momoxbooks.com\/products\/ramesh-sekaran-featurebasierte-meinungszusammenfassung-unter-verwendung-von-transferlernen-9786209291524","provider":"momoxbooks","version":"1.0","type":"link"}