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Título
Emotion processing by applying a fuzzy-based Vader lexicon and a parallel deep belief network over massive data
Autor
Año del Documento
2022
Editorial
IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC.
Descripción
Producción Científica
Documento Fuente
IEEE Access, Agosto 2022, vol. 10, p. 87870-87899.
Abstract
Como aportación técnica desarrollamos un clasificador combinado basado en el léxico difuso de Vader (fuzzy Vader lexicon) y una ‘red paralela de creencias profundas’ para el análisis de emociones. Comparamos nuestro enfoque híbrido con los modelos híbridos alternativos y demostramos, tras los resultados, que supera a los modelos de aprendizaje profundo y de referencia, así como a otros enfoques elegidos de la literatura.
Materias (normalizadas)
Deep learning models
Sentiment analysis
Palabras Clave
Hadoop
Sentiment analysis
Extractors of features
Hadoop Distributed File System (HDFS)
Selectors of features
MapReduce
Fuzzy logic
Deep belief neural network
ISSN
2169-3536
Revisión por pares
SI
Patrocinador
Este trabajo ha sido financiado a través de la subvención IT 905-16, del eVIDA Research Group de la Universidad de Deusto.
Version del Editor
Propietario de los Derechos
"© Todos los derechos reservados". Propietario de los derechos: IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC.
Idioma
eng
Tipo de versión
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Derechos
openAccess
Collections
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Nombre:
Tamaño:
2.407Mb
Formato:
Adobe PDF
Descripción:
Artículo principal
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