Podsumowanie opinii oparte na cechach przy u¿yciu uczenia transferowego

Name: Podsumowanie opinii oparte na cechach przy u¿yciu uczenia transferowego
Brand: Wydawnictwo Nasza Wiedza
Availability: OutOfStock
Rating: 5 (1 reviews)

By Ramesh Sekaran

0 - Default Title

Description

Wykorzystuje si¿ analiz¿ opinii, ¿eby pomóc nowym u¿ytkownikom w podejmowaniu decyzji w ró¿nych dziedzinach, jak produkty, filmy, media informacyjne, udost¿pnianie w sieciach spöecznöciowych itp. W wi¿kszöci istniej¿cych metod analizy opinii opartej na cechach wykorzystuje si¿ tylko korpus z jednej dziedziny. Analiza opinii oparta na cechach w dwóch ró¿nych korpusach jest skomplikowana. Cechy i s¿owa opinii s¿ wyodr¿bniane za pomoc¿ narz¿dzia do tagowania cz¿¿ci mowy (PoS). Technika wzajemnej zale¿nöci domen (IDDR) wykorzystuje usuwanie zb¿dnych cech i przycinanie nieistotnych cech z dwóch ró¿nych domen za pomoc¿ wyniku IDDR i wartöci progowej. Zazwyczaj eksploracja danych i uczenie maszynowe wykorzystuj¿ dane szkoleniowe i testowe z tej samej domeny i maj¿ t¿ sam¿ cech¿. Jednak powy¿sza koncepcja nie ma zastosowania we wszystkich domenach ze wzgl¿du na brak oznaczonych zbiorów danych. W tym przypadku proponowana metoda uczenia transferowego wykorzystuje algorytm Exaggerate Instance weighted K nearest neighbor (EIWKNN) do przeniesienia wiedzy z domeny kamer do domeny iPodów w celu klasyfikacji opinii. Generowane jest podsumowanie cech dwóch ró¿nych domen w odniesieniu do ich opinii.

Product details

Binding:: Paperback
Number of Pages:: 76
Release Date:: 2025-11-16
Publication Date:: 2025-11-16
Publisher:: Wydawnictwo Nasza Wiedza
Languages:: Original: Polish
ISBN10:: 6209057829
ISBN13:: 9786209057823
GPSR Manufacturer Reference:: [email protected]
Weight:: 131 g
Height:: 15 cm
Width:: 22 cm
Thickness:: 0.6 cm

Buy on Amazon

Currently sold out

Add to Wishlist