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Contribución al estudio de la masticación de las hojas de coca

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Investigaciones arqueológicas en la Sierra Nevada de Santa Marta. Partes 1 y 2

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Imagen de apoyo de Medicina y magia entre los paeces

Medicina y magia entre los paeces

Por: Segundo Bernal Villa | Fecha: 2017

El análisis de sentimientos es un área importante que permite conocer la opinión pública de los usuarios sobre varios aspectos. Esta información ayuda a las organizaciones a conocer la satisfacción del cliente. Las redes sociales como Twitter son canales de información importantes porque se puede obtener y procesar información en tiempo real de ellas. En este sentido, proponemos un enfoque basado en aprendizaje profundo que permite a las empresas y organizaciones detectar oportunidades para mejorar la calidad de sus productos o servicios a través del análisis de sentimientos. Este enfoque se basa en una red neuronal convolucional (CNN) y word2vec. Para determinar la efectividad de este enfoque para clasificar tweets, realizamos experimentos con diferentes tamaños de un corpus de Twitter compuesto por 100,000 tweets. Obtuvimos resultados alentadores con una precisión del 88.7%, una recuperación del 88.7% y una medida F1 del 88.7% considerando el conjunto de datos completo.
Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Sentiment Analysis in Spanish for Improvement of Products and Services, A Deep Learning Approach

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de Sentiment Analysis in Spanish for Improvement of Products and Services, A Deep Learning Approach

Sentiment Analysis in Spanish for Improvement of Products and Services, A Deep Learning Approach

Por: Hindawi | Fecha: 2017

El análisis de sentimientos es un área importante que permite conocer la opinión pública de los usuarios sobre varios aspectos. Esta información ayuda a las organizaciones a conocer la satisfacción del cliente. Las redes sociales como Twitter son canales de información importantes porque se puede obtener y procesar información en tiempo real de ellas. En este sentido, proponemos un enfoque basado en aprendizaje profundo que permite a las empresas y organizaciones detectar oportunidades para mejorar la calidad de sus productos o servicios a través del análisis de sentimientos. Este enfoque se basa en una red neuronal convolucional (CNN) y word2vec. Para determinar la efectividad de este enfoque para clasificar tweets, realizamos experimentos con diferentes tamaños de un corpus de Twitter compuesto por 100,000 tweets. Obtuvimos resultados alentadores con una precisión del 88.7%, una recuperación del 88.7% y una medida F1 del 88.7% considerando el conjunto de datos completo.
Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Sentiment Analysis in Spanish for Improvement of Products and Services, A Deep Learning Approach

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Noticias antropológicas

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Resolución número 0001 de 1954

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de Sentiment Analysis in Spanish for Improvement of Products and Services, A Deep Learning Approach

Sentiment Analysis in Spanish for Improvement of Products and Services, A Deep Learning Approach

Por: Hindawi | Fecha: 2017

El análisis de sentimientos es un área importante que permite conocer la opinión pública de los usuarios sobre varios aspectos. Esta información ayuda a las organizaciones a conocer la satisfacción del cliente. Las redes sociales como Twitter son canales de información importantes porque se puede obtener y procesar información en tiempo real de ellas. En este sentido, proponemos un enfoque basado en aprendizaje profundo que permite a las empresas y organizaciones detectar oportunidades para mejorar la calidad de sus productos o servicios a través del análisis de sentimientos. Este enfoque se basa en una red neuronal convolucional (CNN) y word2vec. Para determinar la efectividad de este enfoque para clasificar tweets, realizamos experimentos con diferentes tamaños de un corpus de Twitter compuesto por 100,000 tweets. Obtuvimos resultados alentadores con una precisión del 88.7%, una recuperación del 88.7% y una medida F1 del 88.7% considerando el conjunto de datos completo.
Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Sentiment Analysis in Spanish for Improvement of Products and Services, A Deep Learning Approach

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Las tribus de la antigua jurisdicción de Pasto en el Siglo XVI

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de Sentiment Analysis in Spanish for Improvement of Products and Services, A Deep Learning Approach

Sentiment Analysis in Spanish for Improvement of Products and Services, A Deep Learning Approach

Por: Hindawi | Fecha: 2017

El análisis de sentimientos es un área importante que permite conocer la opinión pública de los usuarios sobre varios aspectos. Esta información ayuda a las organizaciones a conocer la satisfacción del cliente. Las redes sociales como Twitter son canales de información importantes porque se puede obtener y procesar información en tiempo real de ellas. En este sentido, proponemos un enfoque basado en aprendizaje profundo que permite a las empresas y organizaciones detectar oportunidades para mejorar la calidad de sus productos o servicios a través del análisis de sentimientos. Este enfoque se basa en una red neuronal convolucional (CNN) y word2vec. Para determinar la efectividad de este enfoque para clasificar tweets, realizamos experimentos con diferentes tamaños de un corpus de Twitter compuesto por 100,000 tweets. Obtuvimos resultados alentadores con una precisión del 88.7%, una recuperación del 88.7% y una medida F1 del 88.7% considerando el conjunto de datos completo.
Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Sentiment Analysis in Spanish for Improvement of Products and Services, A Deep Learning Approach

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Asentamientos prehispánicos en el altiplano de Ipiales Colombia

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