Sentiment-Analyse

In der heutigen digitalen Welt werden Emotionen nicht nur durch Worte, sondern auch durch Emojis vermittelt, die den menschlichen Ausdruck bereichern und neu definieren. "Hybride Deep-Learning-Modelle f die Stimmungsanalyse mit Text und Emojis" pr酲entiert einen bahnbrechenden Ansatz zum Verst鄚dnis von Stimmungen durch die Integration text- und emojibasierter Daten in fortschrittliche Deep-Learning-Frameworks. Dieses Buch stellt innovative Hybridarchitekturen vor - ECSSO, EBERT und HCGO -, die die St酺ken von Faltungs-, rekurrenten, transformatorischen und graphenbasierten neuronalen Netzen vereinen. Durch die Kombination linguistischer und visuell-emotionaler Signale erreichen diese Modelle eine bemerkenswerte Genauigkeit bei der Interpretation komplexer Stimmungen, Sarkasmus und kontextreicher digitaler Kommunikation. Umfassende Experimente und Evaluierungen belegen signifikante Verbesserungen gegener herk闣mlichen, rein textbasierten Systemen und unterstreichen die transformative Rolle von Emojis in der emotionssensitiven kstlichen Intelligenz. Dieses Buch richtet sich an Forscher, Wissenschaftler und Fachleute aus den Bereichen Verarbeitung natlicher Sprache (NLP), Kstliche Intelligenz (KI) und Data Science und bietet tiefe Einblicke in die multimodale Stimmungsanalyse und die Zukunft des emotional intelligenten Computings.