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dc.contributor.authorEs-Sabery, Fatima
dc.contributor.authorEs-Sabery, Ibrahim
dc.contributor.authorHair, Abdellatif
dc.contributor.authorSainz de Abajo, Beatriz 
dc.contributor.authorGarcía-Zapirain, Begoña
dc.date.accessioned2024-01-14T19:54:50Z
dc.date.available2024-01-14T19:54:50Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.citationIEEE Access, Agosto 2022, vol. 10, p. 87870-87899.es
dc.identifier.issn2169-3536es
dc.identifier.urihttps://uvadoc.uva.es/handle/10324/64512
dc.descriptionProducción Científicaes
dc.description.abstractComo 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.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isoenges
dc.publisherIEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC.es
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectDeep learning modelses
dc.subjectSentiment analysises
dc.subject.classificationHadoopes
dc.subject.classificationSentiment analysises
dc.subject.classificationExtractors of featureses
dc.subject.classificationHadoop Distributed File System (HDFS)es
dc.subject.classificationSelectors of featureses
dc.subject.classificationMapReducees
dc.subject.classificationFuzzy logices
dc.subject.classificationDeep belief neural networkes
dc.titleEmotion processing by applying a fuzzy-based Vader lexicon and a parallel deep belief network over massive dataes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees
dc.rights.holder"© Todos los derechos reservados". Propietario de los derechos: IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC.es
dc.identifier.doi10.1109/ACCESS.2022.3200389es
dc.relation.publisherversionhttps://ieeexplore.ieee.org/document/9863839es
dc.identifier.publicationfirstpage87870es
dc.identifier.publicationlastpage87899es
dc.identifier.publicationtitleIEEE Accesses
dc.identifier.publicationvolume10es
dc.peerreviewedSIes
dc.description.projectEste trabajo ha sido financiado a través de la subvención IT 905-16, del eVIDA Research Group de la Universidad de Deusto.es
dc.identifier.essn2169-3536es
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones


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