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dc.contributor.author | Es-Sabery, Fatima | |
dc.contributor.author | Es-Sabery, Ibrahim | |
dc.contributor.author | Hair, Abdellatif | |
dc.contributor.author | Sainz de Abajo, Beatriz | |
dc.contributor.author | García-Zapirain, Begoña | |
dc.date.accessioned | 2024-01-14T19:54:50Z | |
dc.date.available | 2024-01-14T19:54:50Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.citation | IEEE Access, Agosto 2022, vol. 10, p. 87870-87899. | es |
dc.identifier.issn | 2169-3536 | es |
dc.identifier.uri | https://uvadoc.uva.es/handle/10324/64512 | |
dc.description | Producción Científica | es |
dc.description.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. | es |
dc.format.mimetype | application/pdf | es |
dc.language.iso | eng | es |
dc.publisher | IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC. | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Deep learning models | es |
dc.subject | Sentiment analysis | es |
dc.subject.classification | Hadoop | es |
dc.subject.classification | Sentiment analysis | es |
dc.subject.classification | Extractors of features | es |
dc.subject.classification | Hadoop Distributed File System (HDFS) | es |
dc.subject.classification | Selectors of features | es |
dc.subject.classification | MapReduce | es |
dc.subject.classification | Fuzzy logic | es |
dc.subject.classification | Deep belief neural network | es |
dc.title | Emotion processing by applying a fuzzy-based Vader lexicon and a parallel deep belief network over massive data | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | es |
dc.rights.holder | "© Todos los derechos reservados". Propietario de los derechos: IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC. | es |
dc.identifier.doi | 10.1109/ACCESS.2022.3200389 | es |
dc.relation.publisherversion | https://ieeexplore.ieee.org/document/9863839 | es |
dc.identifier.publicationfirstpage | 87870 | es |
dc.identifier.publicationlastpage | 87899 | es |
dc.identifier.publicationtitle | IEEE Access | es |
dc.identifier.publicationvolume | 10 | es |
dc.peerreviewed | SI | es |
dc.description.project | Este trabajo ha sido financiado a través de la subvención IT 905-16, del eVIDA Research Group de la Universidad de Deusto. | es |
dc.identifier.essn | 2169-3536 | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.type.hasVersion | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es |
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