. The book "Computational Intelligence Methods for Sentiment Analysis in Natural Language Processing Applications" addresses the growing need for effective sentiment analysis in natural language processing (NLP) applications, particularly in the era of big data and artificial intelligence (AI). As the amount of user-generated content on social media and other online platforms continues to increase exponentially, the need for efficient and accurate sentiment analysis methods has become more pressing than ever. The authors of this book aim to provide a comprehensive solution to this problem by offering detailed technical coverage of AI-based sentiment analysis methods for various applications, along with real-world case studies and scenarios. One of the key themes of the book is the importance of understanding the process of technology evolution and its impact on humanity. The authors argue that developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge is crucial for the survival of humanity and the unification of people in a warring state. This requires adapting the text for human perception, analysis, and change of approaches to the study of new technologies, and presenting technical terms in a simplified and accessible format. The book focuses on the adaptation of computational intelligence methods for sentiment analysis in NLP applications, which involves analyzing the opinions expressed by users on a specific subject and deriving meaningful information from huge amounts of social media data. The book covers various dimensions of sentiment analysis, including text classification, aspect-based sentiment analysis, opinion mining, and sentiment summarization, using machine learning (ML) and deep learning techniques. It also explores different types of ML and deep learning methods, such as support vector machines, decision trees, and neural networks, and their applications in NLP. The authors emphasize the need for interdisciplinary research and collaboration between computer scientists, linguists, and domain experts to develop practical and real-world AI-based sentiment analysis systems. The book is divided into four parts, each focusing on a different aspect of sentiment analysis. Part one provides an introduction to NLP and sentiment analysis, including the challenges and opportunities of big data and AI in this field. Part two delves into the fundamentals of computational intelligence methods, such as ML and deep learning techniques, and their applications in NLP.

.В книге «Методы вычислительной аналитики для анализа настроений в приложениях обработки естественного языка» рассматривается растущая потребность в эффективном анализе настроений в обработке естественного языка Приложения (NLP), особенно в эпоху больших данных и искусственного интеллекта (AI). Поскольку количество пользовательского контента в социальных сетях и других онлайн-платформах продолжает увеличиваться в геометрической прогрессии, потребность в эффективных и точных методах анализа настроений стала более насущной, чем когда-либо. Авторы этой книги стремятся обеспечить комплексное решение этой проблемы, предлагая подробный технический охват методов анализа настроений на основе ИИ для различных применений, а также реальные тематические исследования и сценарии. Одна из ключевых тем книги - важность понимания процесса эволюции технологий и его влияния на человечество. Авторы утверждают, что разработка личной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний имеет решающее значение для выживания человечества и объединения людей в воюющем государстве. Это требует адаптации текста для восприятия человеком, анализа, изменения подходов к изучению новых технологий, представления технических терминов в упрощенном и доступном формате. Книга посвящена адаптации методов вычислительного интеллекта для анализа настроений в приложениях NLP, что предполагает анализ высказанных пользователями мнений по конкретному предмету и получение значимой информации из огромных массивов данных социальных сетей. Книга охватывает различные аспекты анализа настроений, включая классификацию текста, анализ настроений на основе аспектов, анализ мнений и обобщение настроений с использованием машинного обучения (ML) и методов глубокого обучения. В нем также исследуются различные типы ML и методы глубокого обучения, такие как машины опорных векторов, деревья решений и нейронные сети, а также их применение в НЛП. Авторы подчеркивают необходимость междисциплинарных исследований и сотрудничества между компьютерными учеными, лингвистами и экспертами в области для разработки практических и реальных систем анализа настроений на основе ИИ. Книга разделена на четыре части, каждая из которых посвящена различным аспектам анализа настроений. Часть первая содержит введение в NLP и анализ настроений, включая проблемы и возможности больших данных и ИИ в этой области. Во второй части углубляются основы методов вычислительного интеллекта, таких как ML и методы глубокого обучения, и их применения в NLP.

. livre « Méthodes d'analyse informatique pour l'analyse des humeurs dans les applications de traitement du langage naturel » examine le besoin croissant d'une analyse efficace des humeurs dans le traitement du langage naturel de l'application (NLP), en particulier à l'ère du Big Data et de l'intelligence artificielle (AI). Alors que le nombre de contenus d'utilisateurs sur les réseaux sociaux et d'autres plateformes en ligne continue d'augmenter de façon exponentielle, le besoin de méthodes efficaces et précises d'analyse des sentiments est devenu plus urgent que jamais. s auteurs de ce livre cherchent à apporter une solution globale à ce problème en offrant une couverture technique détaillée des méthodes d'analyse d'humeur basées sur l'IA pour diverses applications, ainsi que des études de cas et des scénarios réels. L'un des thèmes clés du livre est l'importance de comprendre l'évolution de la technologie et son impact sur l'humanité. s auteurs affirment que l'élaboration d'un paradigme personnel de perception du processus technologique du développement des connaissances modernes est essentielle à la survie de l'humanité et à l'unification des gens dans un État en guerre. Cela nécessite d'adapter le texte pour la perception humaine, l'analyse, la modification des approches de l'apprentissage des nouvelles technologies, la présentation des termes techniques dans un format simplifié et accessible. livre traite de l'adaptation des méthodes d'intelligence informatique pour l'analyse des humeurs dans les applications NLP, ce qui implique l'analyse des opinions exprimées par les utilisateurs sur un sujet particulier et l'obtention d'informations significatives à partir d'un grand nombre de données des réseaux sociaux. livre couvre divers aspects de l'analyse des sentiments, y compris la classification du texte, l'analyse des sentiments basée sur les aspects, l'analyse des opinions et la synthèse des sentiments à l'aide de l'apprentissage automatique (ML) et des méthodes d'apprentissage profond. Il explore également différents types de ML et de techniques d'apprentissage profond, tels que les machines de vecteurs de référence, les arbres de décision et les réseaux neuronaux, ainsi que leurs applications dans les PNL. s auteurs soulignent la nécessité d'une recherche interdisciplinaire et d'une collaboration entre les informaticiens, les linguistes et les experts du domaine pour développer des systèmes pratiques et réels d'analyse des sentiments basés sur l'IA. livre est divisé en quatre parties, chacune traitant de différents aspects de l'analyse des sentiments. La première partie contient une introduction au PNL et une analyse de l'humeur, y compris les défis et les capacités du Big Data et de l'IA dans ce domaine. Dans la deuxième partie, les bases des techniques d'intelligence computationnelle, telles que les ML et les techniques d'apprentissage profond, et leurs applications en NLP sont approfondies.

libro «Técnicas de análisis computacional para el análisis del estado de ánimo en aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural» aborda la creciente necesidad de un análisis eficaz del estado de ánimo en el procesamiento del lenguaje natural de la Aplicación (NLP), especialmente en la era del big data y la inteligencia artificial (IA). A medida que la cantidad de contenido de usuarios en las redes sociales y otras plataformas en línea continúa aumentando exponencialmente, la necesidad de métodos eficientes y precisos para analizar el estado de ánimo se ha vuelto más urgente que nunca. autores de este libro buscan dar una solución integral a este problema ofreciendo una cobertura técnica detallada de los métodos de análisis del sentimiento basados en la IA para diferentes aplicaciones, así como estudios de caso y escenarios reales. Uno de los temas clave del libro es la importancia de entender el proceso de evolución de la tecnología y su impacto en la humanidad. autores sostienen que el desarrollo de un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno es crucial para la supervivencia de la humanidad y la unión de las personas en un estado en guerra. Para ello es necesario adaptar el texto a las percepciones humanas, analizar, cambiar los enfoques de estudio de las nuevas tecnologías, presentar términos técnicos en un formato simplificado y accesible. libro aborda la adaptación de técnicas de inteligencia computacional para analizar el estado de ánimo en las aplicaciones de NLP, lo que implica analizar las opiniones expresadas por los usuarios sobre un tema en particular y obtener información significativa de enormes montones de datos de redes sociales. libro abarca diversos aspectos del análisis del estado de ánimo, incluyendo la clasificación del texto, el análisis del estado de ánimo basado en aspectos, el análisis de opiniones y la generalización del sentimiento mediante el aprendizaje automático (ML) y las técnicas de aprendizaje profundo. También explora diferentes tipos de ML y técnicas de aprendizaje profundo, como máquinas de vectores de referencia, árboles de decisión y redes neuronales, así como su aplicación en la PNL. autores subrayan la necesidad de la investigación interdisciplinaria y la colaboración entre científicos informáticos, lingüistas y expertos en el campo para desarrollar sistemas prácticos y reales de análisis del sentimiento basados en la IA. libro se divide en cuatro partes, cada una dedicada a diferentes aspectos del análisis del sentimiento. La primera parte contiene una introducción al NLP y un análisis del sentimiento, incluyendo los desafíos y oportunidades del big data y la IA en este campo. La segunda parte profundiza en los fundamentos de las técnicas de inteligencia computacional, como el ML y las técnicas de aprendizaje profundo, y sus aplicaciones en el NLP.

.O livro «Métodos de análise computacional para análise de atitudes em aplicativos de linguagem natural» aborda a necessidade crescente de uma análise eficaz do sentimento no tratamento da linguagem natural do Aplicativo (NLP), especialmente na era dos grandes dados e inteligência artificial (AI). Como o número de conteúdos de usuários em redes sociais e outras plataformas online continua a aumentar exponencialmente, a necessidade de métodos eficazes e precisos para analisar o sentimento tornou-se mais urgente do que nunca. Os autores deste livro estão empenhados em garantir uma solução completa para este problema, oferecendo uma abrangência técnica detalhada de métodos de análise de sentimentos baseados em IA para várias aplicações, além de estudos de caso e cenários reais. Um dos temas-chave do livro é a importância de compreender a evolução da tecnologia e seus efeitos na humanidade. Os autores afirmam que o desenvolvimento de um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno é fundamental para a sobrevivência da humanidade e para a união das pessoas num estado em guerra. Isso requer adaptação do texto para a percepção humana, análise, mudança de abordagem para o estudo de novas tecnologias, representação de termos técnicos em formato simplificado e acessível. O livro trata da adaptação das técnicas de inteligência computacional para analisar os sentimentos em aplicativos NLP, o que envolve a análise das opiniões dos usuários sobre uma matéria específica e a obtenção de informações significativas a partir de grandes conjuntos de dados de redes sociais. O livro abrange vários aspectos da análise de sentimento, incluindo classificação de texto, análise de sentimento baseada em aspectos, análise de opiniões e síntese de sentimento com ML e técnicas de aprendizado profundo. Ele também explora diferentes tipos de ML e técnicas de aprendizagem profunda, tais como máquinas de vetores de apoio, árvores de soluções e redes neurais e suas aplicações em NPLs. Os autores destacam a necessidade de estudos interdisciplinares e cooperação entre cientistas da computação, linguistas e especialistas na área para desenvolver sistemas práticos e reais de análise de atitudes com base na IA. O livro é dividido em quatro partes, cada uma delas sobre diferentes aspectos da análise de sentimento. A primeira parte contém introduções de NLP e análises de sentimento, incluindo problemas e possibilidades de big data e IA nesta área. A segunda parte aprofunda os fundamentos das técnicas de inteligência computacional, tais como ML e ferramentas de aprendizagem profunda, e suas aplicações em NLP.

.NLP (Computing Analytics) elabora la crescente necessità di analizzare efficacemente il linguaggio naturale dell'Applicazione (NLP), in particolare nell'era dei big data e dell'intelligenza artificiale (AI). Poiché il numero di contenuti personalizzati sui social media e su altre piattaforme online continua ad aumentare esponenzialmente, la necessità di metodi efficaci e precisi per analizzare i sentimenti è diventata più urgente che mai. Gli autori di questo libro si impegnano a fornire una soluzione completa a questo problema, offrendo una copertura tecnica dettagliata delle tecniche di analisi dei sentimenti basate sull'IA per diverse applicazioni, nonché studi di caso e scenari reali. Uno dei temi chiave del libro è l'importanza di comprendere l'evoluzione della tecnologia e il suo impatto sull'umanità. Gli autori sostengono che sviluppare un paradigma personale della percezione del processo tecnologico di sviluppo delle conoscenze moderne è fondamentale per la sopravvivenza dell'umanità e l'unione delle persone in uno stato in guerra. Ciò richiede l'adattamento del testo per la percezione umana, l'analisi, la modifica degli approcci allo studio delle nuove tecnologie, la rappresentazione di termini tecnici in formato semplificato e accessibile. Il libro è dedicato all'adattamento delle tecniche di intelligenza computazionale per l'analisi degli stati d'analisi delle applicazioni NLP, che include l'analisi delle opinioni degli utenti su un particolare argomento e l'acquisizione di informazioni significative da enormi array di dati dei social media. Il libro comprende diversi aspetti dell'analisi dei sentimenti, tra cui la classificazione del testo, l'analisi degli stati d'animo basata su aspetti, l'analisi delle opinioni e la sintesi degli stati d'animo mediante apprendimento automatico (ML) e metodi di apprendimento approfondito. Esso esamina anche diversi tipi di ML e metodi di apprendimento approfondito, come macchine di supporto vettori, alberi di soluzioni e reti neurali, nonché il loro utilizzo in NDL. Gli autori sottolineano la necessità di una ricerca interdisciplinare e di una collaborazione tra scienziati informatici, linguisti ed esperti per sviluppare sistemi pratici e reali di analisi dei sentimenti basati sull'intelligenza artificiale. Il libro è suddiviso in quattro parti, ognuna delle quali riguarda diversi aspetti dell'analisi dell'umore. La prima parte include l'introduzione a NLP e l'analisi degli stati d'animo, inclusi i problemi e le funzionalità dei big data e dell'IA in questo campo. La seconda parte approfondisce le basi delle tecniche di intelligenza computazionale, come ML e tecniche di apprendimento approfondito, e le loro applicazioni in NLP.

.Das Buch „Computational Analytics Methods for Sentiment Analysis in Natural Language Processing Applications“ untersucht den wachsenden Bedarf an effektiver Sentimentanalyse in der Natural Language Processing (NLP) der App, insbesondere im Zeitalter von Big Data und Künstlicher Intelligenz (KI). Da die Anzahl der nutzergenerierten Inhalte in sozialen Medien und anderen Online-Plattformen weiterhin exponentiell zunimmt, ist der Bedarf an effektiven und präzisen Methoden zur Sentimentanalyse dringender denn je. Die Autoren dieses Buches wollen eine umfassende Lösung für dieses Problem bieten, indem sie eine detaillierte technische Abdeckung von KI-basierten Sentiment-Analysetechniken für verschiedene Anwendungen sowie reale Fallstudien und Szenarien anbieten. Eines der Hauptthemen des Buches ist die Bedeutung des Verständnisses des technologischen Evolutionsprozesses und seiner Auswirkungen auf die Menschheit. Die Autoren argumentieren, dass die Entwicklung eines persönlichen Paradigmas der Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens für das Überleben der Menschheit und die Vereinigung der Menschen in einem kriegführenden Staat von entscheidender Bedeutung ist. Dies erfordert die Anpassung des Textes für die menschliche Wahrnehmung, Analyse, Änderung der Ansätze zum Studium neuer Technologien, Präsentation technischer Begriffe in einem vereinfachten und zugänglichen Format. Das Buch konzentriert sich auf die Anpassung von Computational Intelligence-Methoden zur Analyse von Stimmungen in NLP-Anwendungen, bei denen die Meinungen der Benutzer zu einem bestimmten Thema analysiert und aussagekräftige Informationen aus den riesigen Datenmengen sozialer Netzwerke gewonnen werden. Das Buch behandelt verschiedene Aspekte der Sentimentanalyse, einschließlich Textklassifizierung, aspektbasierte Sentimentanalyse, Meinungsanalyse und Sentimentgeneralisierung unter Verwendung von maschinellem rnen (ML) und Deep-arning-Techniken. Es untersucht auch verschiedene Arten von ML und Deep-arning-Techniken wie Support-Vector-Maschinen, Entscheidungsbäume und neuronale Netzwerke sowie deren Anwendung im NLP. Die Autoren betonen die Notwendigkeit interdisziplinärer Forschung und Zusammenarbeit zwischen Informatikern, Linguisten und Fachexperten, um praktische und reale KI-basierte Sentiment-Analyse-Systeme zu entwickeln. Das Buch ist in vier Teile gegliedert, die sich jeweils verschiedenen Aspekten der Sentimentanalyse widmen. Teil eins bietet eine Einführung in NLP und Sentiment-Analysen, einschließlich der Herausforderungen und Chancen von Big Data und KI in diesem Bereich. Im zweiten Teil werden die Grundlagen von Computational Intelligence Methoden wie ML und Deep arning Methoden und deren Anwendung im NLP vertieft.

. Książka „Obliczeniowe techniki analityczne do analizy sentymentów w aplikacjach do przetwarzania języka naturalnego” zajmuje się rosnącą potrzebą skutecznej analizy nastrojów w naturalnym języku przetwarzania aplikacji (NLP), zwłaszcza w erze dużych danych i sztucznej inteligencji (AI). Wraz z gwałtownym wzrostem ilości treści generowanych przez użytkowników w mediach społecznościowych i innych platformach internetowych, potrzeba skutecznych i dokładnych metod analizy nastrojów stała się pilniejsza niż kiedykolwiek wcześniej. Autorzy książki mają na celu dostarczenie kompleksowego rozwiązania tego problemu, oferując szczegółowy zasięg techniczny metod analizy nastrojów opartych na sztucznej inteligencji dla różnych zastosowań, a także studiów i scenariuszy przypadku w świecie rzeczywistym. Jednym z kluczowych tematów książki jest znaczenie zrozumienia procesu ewolucji technologii i jej wpływu na ludzkość. Autorzy twierdzą, że rozwój osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy ma kluczowe znaczenie dla przetrwania ludzkości i zjednoczenia ludzi w stanie wojennym. Wymaga to dostosowania tekstu do postrzegania, analizy, zmiany podejścia do badań nad nowymi technologiami, przedstawiania terminów technicznych w uproszczonym i dostępnym formacie. Książka poświęcona jest dostosowaniu metod wywiadu obliczeniowego do analizy nastrojów w aplikacjach NLP, co polega na analizie opinii użytkowników na konkretny temat i uzyskaniu znaczących informacji z ogromnych ilości danych w mediach społecznościowych. Książka obejmuje różne aspekty analizy sentymentów, w tym klasyfikację tekstu, analizę nastrojów opartą na aspekcie, analizę opinii oraz uogólnienie sentymentu przy użyciu technik uczenia maszynowego (ML) i głębokiego uczenia się. Bada również różne typy ML i techniki głębokiego uczenia się, takie jak obsługa maszyn wektorowych, drzew decyzyjnych i sieci neuronowych, a także ich zastosowania w NLP. Autorzy podkreślają potrzebę interdyscyplinarnych badań i współpracy między informatykami, językoznawcami i ekspertami terenowymi w celu opracowania praktycznych i rzeczywistych systemów analizy nastrojów opartych na sztucznej inteligencji. Książka podzielona jest na cztery części, z których każda zajmuje się różnymi aspektami analizy sentymentów. Część pierwsza zawiera wprowadzenie do NLP i analizy nastrojów, w tym wyzwania i możliwości dużych danych i AI w dziedzinie. Druga część zagłębia się w podstawy metod inteligencji obliczeniowej, takich jak ML i metody głębokiego uczenia się oraz ich zastosowanie w NLP.

. הספר ”Technologies Computational Analytics for Senguage Analysis in Natural Language Processing Applications” מתייחס לצורך הגובר בניתוח רגש יעיל בעיבוד יישומים לשפות טבעיות, במיוחד בעידן של נתונים גדולים ובינה מלאכותית (AI). ככל שכמות התוכן שנוצר על מדיה חברתית ופלטפורמות מקוונות אחרות ממשיכה לגדול באופן אקספוננציאלי, הצורך בשיטות ניתוח רגש יעילות ומדויקות הפך דחוף מתמיד. כותבי הספר שואפים לספק פתרון מקיף לבעיה זו באמצעות כיסוי טכני מפורט של שיטות לניתוח רגשות מבוססות בינה מלאכותית עבור יישומים שונים, כמו גם מחקרים ותרחישים של מקרים בעולם האמיתי. אחד הנושאים המרכזיים בספר הוא החשיבות של הבנת תהליך האבולוציה של הטכנולוגיה והשפעתה על האנושות. המחברים טוענים כי התפתחותה של פרדיגמה אישית לתפיסת התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני חיונית להישרדות האנושות ולאיחוד בני האדם במדינה לוחמת. הדבר דורש התאמת הטקסט לתפיסה אנושית, ניתוח, שינוי גישות לחקר טכנולוגיות חדשות, הצגת מונחים טכניים בפורמט מפושט ונגיש. הספר מוקדש להתאמת שיטות אינטליגנציה חישובית לניתוח רגש ביישומי NLP, הכרוכים בניתוח חוות דעת משתמש בנושא מסוים והשגת מידע משמעותי מכמויות עצומות של נתונים ברשתות החברתיות. הספר עוסק בהיבטים שונים של ניתוח רגש, כולל סיווג טקסט, ניתוח רגש מבוסס היבט, ניתוח דעות והכללה של רגש באמצעות למידת מכונה (ML) וטכניקות למידה עמוקה. הוא גם חוקר סוגים שונים של ML וטכניקות למידה עמוקה כגון מכונות וקטורים תומכות, עצי החלטה ורשתות עצביות, כמו גם יישומיהם ב-NLP. המחברים מדגישים את הצורך במחקר בין-תחומי ובשיתוף פעולה בין מדעני מחשב, בלשנים ומומחים בתחום לפיתוח מערכות לניתוח מצב רוח מבוססות בינה מלאכותית. הספר מחולק לארבעה חלקים, וכל אחד מהם עוסק בהיבטים שונים של ניתוח רגשות. חלק ראשון מכיל היכרות עם NLP וניתוח רגשות, כולל האתגרים וההזדמנויות של נתונים גדולים ובינה מלאכותית בתחום. החלק השני מתעמק בשיטות של אינטליגנציה חישובית, כגון ML ושיטות למידה עמוקה, ויישומם ב-NLP.''

"Doğal Dil İşleme Uygulamalarında Duygu Analizi için Hesaplamalı Analitik Teknikleri" kitabı, özellikle büyük veri ve yapay zeka (AI) çağında, doğal dil Uygulama İşleme (NLP) alanında etkili duygu analizine yönelik artan ihtiyacı ele almaktadır. Sosyal medyada ve diğer çevrimiçi platformlarda kullanıcı tarafından oluşturulan içerik miktarı katlanarak artmaya devam ettikçe, etkili ve doğru duygu analizi yöntemlerine olan ihtiyaç her zamankinden daha acil hale gelmiştir. Bu kitabın yazarları, çeşitli uygulamalar için AI tabanlı duygu analizi yöntemlerinin yanı sıra gerçek dünyadaki vaka çalışmaları ve senaryoların ayrıntılı teknik kapsamını sunarak bu soruna kapsamlı bir çözüm sunmayı amaçlamaktadır. Kitabın ana konularından biri, teknolojinin evrim sürecini ve insanlık üzerindeki etkisini anlamanın önemidir. Yazarlar, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigmanın geliştirilmesinin, insanlığın hayatta kalması ve insanların savaşan bir durumda birleşmesi için çok önemli olduğunu savunuyorlar. Bu, metnin insan algısı, analizi, yeni teknolojilerin araştırılmasına yönelik yaklaşımların değiştirilmesi, teknik terimlerin basitleştirilmiş ve erişilebilir bir biçimde sunulması için uyarlanmasını gerektirir. Kitap, belirli bir konudaki kullanıcı görüşlerini analiz etmeyi ve büyük miktarda sosyal medya verisinden anlamlı bilgi elde etmeyi içeren NLP uygulamalarındaki duyarlılığı analiz etmek için hesaplamalı zeka yöntemlerini uyarlamaya adamıştır. Kitap, metin sınıflandırması, boyut tabanlı duygu analizi, fikir analizi ve makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme teknikleri kullanılarak duyguların genelleştirilmesi dahil olmak üzere duygu analizinin çeşitli yönlerini kapsamaktadır. Ayrıca, destek vektör makineleri, karar ağaçları ve sinir ağları gibi çeşitli ML türlerini ve derin öğrenme tekniklerini ve NLP'deki uygulamalarını araştırıyor. Yazarlar, pratik ve gerçek AI tabanlı ruh hali analiz sistemleri geliştirmek için bilgisayar bilimcileri, dilbilimciler ve alan uzmanları arasında disiplinlerarası araştırma ve işbirliğine duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır. Kitap, her biri duygu analizinin farklı yönleriyle ilgilenen dört bölüme ayrılmıştır. Birinci bölüm, NLP'ye giriş ve büyük veri ve AI'nın alandaki zorlukları ve fırsatları da dahil olmak üzere duyarlılık analizi içerir. İkinci bölüm, ML ve derin öğrenme yöntemleri gibi hesaplamalı zeka yöntemlerinin temellerini ve NLP'deki uygulamalarını inceler.

يتناول الكتاب «تقنيات التحليلات الحاسوبية لتحليل المشاعر في تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية» الحاجة المتزايدة لتحليل المشاعر الفعال في معالجة تطبيقات اللغة الطبيعية (NLP)، خاصة في عصر البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي (AI). مع استمرار زيادة كمية المحتوى الذي ينشئه المستخدمون على وسائل التواصل الاجتماعي ومنصات الإنترنت الأخرى بشكل كبير، أصبحت الحاجة إلى طرق تحليل المشاعر الفعالة والدقيقة أكثر إلحاحًا من أي وقت مضى. يهدف مؤلفو هذا الكتاب إلى توفير حل شامل لهذه المشكلة من خلال تقديم تغطية تقنية مفصلة لطرق تحليل المشاعر القائمة على الذكاء الاصطناعي لمختلف التطبيقات، بالإضافة إلى دراسات الحالة والسيناريوهات في العالم الحقيقي. أحد الموضوعات الرئيسية للكتاب هو أهمية فهم عملية تطور التكنولوجيا وتأثيرها على البشرية. يجادل المؤلفون بأن تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة أمر بالغ الأهمية لبقاء البشرية وتوحيد الناس في حالة حرب. وهذا يتطلب تكييف النص مع الإدراك البشري، والتحليل، وتغيير النهج المتبعة في دراسة التكنولوجيات الجديدة، وتقديم مصطلحات تقنية في شكل مبسط ويمكن الوصول إليه. الكتاب مخصص لتكييف طرق الذكاء الحسابي لتحليل المشاعر في تطبيقات NLP، والتي تتضمن تحليل آراء المستخدم حول موضوع معين والحصول على معلومات ذات مغزى من كميات هائلة من بيانات وسائل التواصل الاجتماعي. يغطي الكتاب جوانب مختلفة من تحليل المشاعر، بما في ذلك تصنيف النصوص، وتحليل المشاعر القائم على الجوانب، وتحليل الرأي، وتعميم المشاعر باستخدام التعلم الآلي (ML) وتقنيات التعلم العميق. كما يستكشف العديد من أنواع ML وتقنيات التعلم العميق مثل آلات ناقلات الدعم وأشجار القرار والشبكات العصبية، بالإضافة إلى تطبيقاتها في NLP. يؤكد المؤلفون على الحاجة إلى البحث متعدد التخصصات والتعاون بين علماء الكمبيوتر واللغويين والخبراء الميدانيين لتطوير أنظمة تحليل المزاج العملية والحقيقية القائمة على الذكاء الاصطناعي. ينقسم الكتاب إلى أربعة أجزاء، يتناول كل منها جوانب مختلفة من تحليل المشاعر. يحتوي الجزء الأول على مقدمة لتحليل البرامج غير المحدودة والمشاعر، بما في ذلك تحديات وفرص البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي في هذا المجال. يتعمق الجزء الثاني في أساسيات أساليب الذكاء الحسابي، مثل ML وطرق التعلم العميق، وتطبيقها في NLP.

"자연어 처리 응용 프로그램의 감정 분석을위한 전산 분석 기술" 은 특히 빅 데이터 및 인공 지능 (AI) 시대에 자연어 응용 프로그램 처리 (NLP) 에서 효과적인 감정 분석의 필요성이 증가하고 있음을 해결합니다. 소셜 미디어 및 기타 온라인 플랫폼에서 사용자가 생성 한 콘텐츠의 양이 기하 급수적으로 증가함에 따라 효과적이고 정확한 정서 분석 방법의 필요성이 그 어느 때보 다 시급 해졌습니다. 이 책의 저자는 실제 사례 연구 및 시나리오뿐만 아니라 다양한 응용 분야에 대한 AI 기반 정서 분석 방법에 대한 자세한 기술 범위를 제공함으로써이 문제에 대한 포괄적 인 솔루션을 제공하는 것을 목표로합니 이 책의 주요 주제 중 하나는 기술 진화 과정과 인류에 미치는 영향을 이해하는 것의 중요성입니다. 저자들은 현대 지식 개발의 기술 과정에 대한 인식을위한 개인적인 패러다임의 개발은 인류의 생존과 전쟁 상태에있는 사람들의 통일에 결정적이라고 주장한다. 이를 위해서는 인간의 인식, 분석, 새로운 기술 연구에 대한 접근 방식 변경을 위해 텍스트를 조정하여 기술 용어를 단순화되고 접근 가능한 형식으로 제시해야합니다. 이 책은 특정 주제에 대한 사용자 의견을 분석하고 대량의 소셜 미디어 데이터에서 의미있는 정보를 얻는 NLP 응용 프로그램의 정서를 분석하기 위해 계산 지능 방법을 조정하는 데 전념합니다. 이 책은 텍스트 분류, 측면 기반 정서 분석, 의견 분석 및 기계 학습 (ML) 및 딥 러닝 기술을 사용한 정서의 일반화를 포함하여 정서 분석의 다양한 측면을 다룹니다. 또한 NLP의 응용 프로그램뿐만 아니라 지원 벡터 머신, 의사 결정 트리 및 신경망과 같은 다양한 ML 유형 및 딥 러닝 기술을 탐색합니다. 저자는 실용적이고 실제 AI 기반 분위기 분석 시스템을 개발하기 위해 컴퓨터 과학자, 언어 학자 및 현장 전문가 간의 학제 간 연구 및 협업의 필요성을 강조합니다. 이 책은 감정 분석의 다른 측면을 다루는 네 부분으로 나뉩니다. 1 부에는 해당 분야의 빅 데이터 및 AI의 과제와 기회를 포함하여 NLP 및 정서 분석에 대한 소개가 포함되어 있습니다. 두 번째 부분은 ML 및 딥 러닝 방법과 같은 계산 지능 방법의 기본 사항과 NLP에서의 응용 프로그램을 탐구합니다.

。本「自然言語処理アプリケーションにおけるセンチメント分析のための計算分析技術」は、特にビッグデータと人工知能（AI）の時代において、自然言語アプリケーション処理（NLP）における効果的なセンチメント分析の必要性の高まりに対処しています。ソーシャルメディアや他のオンラインプラットフォーム上のユーザー生成コンテンツの量が指数関数的に増加し続けているため、効果的で正確なセンチメント分析方法の必要性はこれまで以上に急務となっています。本書の著者は、AIベースのセンチメント分析手法の詳細な技術的な適用範囲を提供することにより、この問題の包括的な解決策を提供することを目指しています。この本の主要なトピックの1つは、技術の進化の過程とその人類への影響を理解することの重要性である。著者たちは、現代の知識の発展の技術プロセスの認識のための個人的なパラダイムの開発は、人類の生存と戦争状態における人々の統一のために不可欠であると主張している。これには、人間の知覚、分析、新しい技術の研究へのアプローチの変化、技術的な用語を簡略化されたアクセス可能な形式で提示するためのテキストの適応が必要です。この本は、特定の主題に対するユーザーの意見を分析し、膨大な量のソーシャルメディアデータから有意義な情報を得ることを含む、NLPアプリケーションの感情を分析するための計算インテリジェンス手法を適応させることに専念しています。本書では、テキスト分類、アスペクトベースのセンチメント分析、意見分析、機械学習（ML）やディープラーニング技術によるセンチメントの一般化など、センチメント分析の様々な側面を取り上げています。また、サポートベクターマシン、意思決定ツリー、ニューラルネットワークなどの様々なMLタイプとディープラーニング技術、およびNLPのアプリケーションについても検討しています。著者たちは、実用的で現実的なAIベースの気分分析システムを開発するためには、コンピュータ科学者、言語学者、フィールド専門家の間で学際的な研究とコラボレーションが必要であることを強調している。本は4つの部分に分かれており、それぞれ感情分析のさまざまな側面を扱っています。パート1には、ビッグデータやAIの課題や機会など、NLPやセンチメント分析の紹介が含まれています。第2部では、MLやディープラーニングなどの計算知能手法の基礎と、NLPへの応用について考察します。

.《自然語言處理應用中情緒分析的計算分析方法》一書著眼於對應用自然語言處理（NLP）中有效情緒分析的日益增長的需求，尤其是在大數據和人工智能（AI）時代。隨著社交媒體和其他在線平臺上用戶生成的內容數量繼續呈指數增長，對有效和準確的情緒分析方法的需求比以往任何時候都更加迫切。本書的作者旨在通過為各種應用提供基於AI的情緒分析方法的詳細技術範圍以及真實的案例研究和情景，為這個問題提供全面的解決方案。本書的主要主題之一是了解技術演變過程及其對人類的影響的重要性。作者認為，發展個人範式，以感知現代知識發展的技術過程，對於人類的生存和交戰國人民的團結至關重要。這需要對文本進行調整，以供人類感知，分析，改變學習新技術的方法，並以簡化和負擔得起的格式表示技術術語。該書致力於調整計算智能技術，以分析NLP應用程序中的情緒，這涉及分析用戶對特定主題的意見並從大量的社交媒體數據中獲取有意義的信息。該書涵蓋了情緒分析的各個方面，包括文本分類，基於方面的情緒分析，意見分析以及使用機器學習（ML）和深度學習技術對情緒的概括。它還研究了不同類型的ML和深度學習技術，例如參考矢量機，決策樹和神經網絡，以及它們在NLP中的應用。作者強調需要跨學科的研究以及計算機科學家，語言學家和該領域的專家之間的合作，以開發基於AI的實用和真實的情緒分析系統。該書分為四個部分，每個部分都涉及情緒分析的各個方面。第一部分介紹了NLP和情緒分析，包括該領域的大數據和人工智能的問題和機會。第二部分深入探討了計算智能技術（例如ML和深度學習技術）及其在NLP中的應用。