Book Recent Trends in Analysis of Images Social Networks and Texts 10th International Conference AIST 2021 Tbilisi Georgia December 16-18, 2021 Introduction: In today's fast-paced technological era, it is essential to understand the process of technology evolution and its impact on humanity. The 10th International Conference on Analysis of Images Social Networks and Texts (AIST 2021) provides a platform for researchers to share their findings and insights on the latest trends in analyzing images and social networks. This book is a collection of revised selected papers presented at the conference, which explores various aspects of natural language processing, computer vision, data analysis, and machine learning. As technology continues to evolve, it is crucial to develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge, ensuring the survival of humanity and unity in a warring world. Part I: Natural Language Processing Chapter 1: "Deep Learning for Sentiment Analysis in Text Data" by Evgeny Burnaev This chapter delves into the application of deep learning techniques for sentiment analysis in text data. The author discusses the importance of understanding the emotional nuances in text data and how deep learning can be used to identify patterns and trends in sentiment expression. With the increasing use of social media platforms, this topic has become more relevant than ever, enabling businesses and organizations to make informed decisions based on consumer feedback.

Book Recent Trends in Analysis of Images Social Networks and Texts 10th International Conference AIST 2021 Tbilisi Georgia December 16-18, 2021 Введение: В современную стремительную технологическую эру важно понимать процесс эволюции технологий и его влияние на человечество. 10-я Международная конференция по анализу изображений Социальные сети и тексты (AIST 2021) предоставляет исследователям платформу для обмена своими выводами и мнениями о последних тенденциях анализа изображений и социальных сетей. Эта книга представляет собой сборник пересмотренных избранных статей, представленных на конференции, в которых рассматриваются различные аспекты обработки естественного языка, компьютерного зрения, анализа данных и машинного обучения. Поскольку технологии продолжают развиваться, крайне важно разработать личную парадигму восприятия технологического процесса развития современных знаний, обеспечивающую выживание человечества и единство в воюющем мире. Часть I: Обработка естественного языка Глава 1: «Глубокое обучение для анализа настроений в текстовых данных» Евгений Бурнаев В этой главе подробно рассматривается применение методов глубокого обучения для анализа настроений в текстовых данных. Автор обсуждает важность понимания эмоциональных нюансов в текстовых данных и то, как глубокое обучение может быть использовано для выявления закономерностей и тенденций в выражении настроений. С ростом использования платформ социальных сетей эта тема стала как никогда актуальной, позволяя предприятиям и организациям принимать обоснованные решения на основе отзывов потребителей.

Recent Trends Book in Analysis of Images Social Networks and Texts 10th International Conference AIST 2021 Tbilisi Georgia December 16-18, 2021 Introducción: En la actualidad rápida la era tecnológica es importante para entender el proceso de evolución de la tecnología y su impacto en la humanidad. 10ª Conferencia Internacional de Análisis de Imágenes Redes Sociales y Textos (AIST 2021) proporciona a los investigadores una plataforma para compartir sus conclusiones y opiniones sobre las últimas tendencias en el análisis de imágenes y redes sociales. Este libro es una colección de artículos seleccionados revisados presentados en la conferencia, que aborda diversos aspectos del procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora, el análisis de datos y el aprendizaje automático. A medida que la tecnología continúa evolucionando, es esencial desarrollar un paradigma personal de percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno, asegurando la supervivencia de la humanidad y la unidad en un mundo en guerra. Parte I: Procesamiento del lenguaje natural Capítulo 1: «Aprendizaje profundo para el análisis del estado de ánimo en datos textuales» Yevgeny Burnaev Este capítulo examina en detalle la aplicación de técnicas de aprendizaje profundo para el análisis del estado de ánimo en datos textuales. autor discute la importancia de entender los matices emocionales en los datos del texto y cómo el aprendizaje profundo puede ser utilizado para identificar patrones y tendencias en la expresión del estado de ánimo. Con el creciente uso de las plataformas de redes sociales, este tema se ha vuelto más relevante que nunca, permitiendo a las empresas y organizaciones tomar decisiones informadas basadas en la retroalimentación de los consumidores.

Book Recent Trends in Analysis of Image Social Networks and Texts 10th International Conference AIST 2021 Tbilisi Georgia December 16-18, 2021 Introduzione: In un'era moderna e rapida, è importante comprendere l'evoluzione della tecnologia e il suo impatto sull'umanità. La decima Conferenza Internazionale di Analisi delle Immagini Social e Testi (AIST) offre ai ricercatori una piattaforma per condividere le loro conclusioni e opinioni sulle ultime tendenze dell'analisi delle immagini e dei social media. Questo libro è una raccolta di articoli selezionati rivisti presentati alla conferenza, che affronta diversi aspetti della gestione del linguaggio naturale, della visione informatica, dell'analisi dei dati e dell'apprendimento automatico. Poiché la tecnologia continua a svilupparsi, è fondamentale sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico di sviluppo delle conoscenze moderne che garantisca la sopravvivenza dell'umanità e l'unità nel mondo in guerra. Parte I: Elaborazione del linguaggio naturale Capitolo 1: «Formazione approfondita per l'analisi dell'umore nei dati testuali» di Evgeny Burnaev In questo capitolo viene descritta in dettaglio l'applicazione di metodi di apprendimento approfondito per analizzare l'atteggiamento nei dati testuali. L'autore discute dell'importanza di comprendere le sfumature emotive nei dati testuali e di come l'apprendimento approfondito può essere utilizzato per identificare gli schemi e le tendenze nell'espressione dell'atteggiamento. Con l'aumento delle piattaforme di social media, questo tema è diventato più urgente che mai, consentendo alle aziende e alle organizzazioni di prendere decisioni basate sulle recensioni dei consumatori.

''

ブックイメージソーシャルネットワークとテキストの分析の最近の傾向第10回国際会議AIST 2021トビリシ・ジョージア12月16-18、2021はじめに：今日の急速な技術時代において、技術の進化とその人類への影響を理解することが重要です。第10回国際画像解析会議ソーシャルメディアとテキスト（AIST 2021）は、画像分析とソーシャルメディアの最新動向に関する研究者の発見と意見を共有するためのプラットフォームを提供します。本書は、自然言語処理、コンピュータビジョン、データ分析、機械学習の様々な側面に対処する会議で発表された改訂された論文のコレクションです。技術が進化し続けるにつれて、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を開発することが不可欠であり、人類の生存と戦争世界での統一を確保します。第1部：自然言語処理第1章：「テキストデータにおける気分を分析するためのディープラーニング」Evgeny Burnaevこの章では、テキストデータにおける気分を分析するためのディープラーニング技術の応用について詳しく説明します。著者は、テキストデータにおける感情的ニュアンスを理解することの重要性と、ディープラーニングが気分表現のパターンや傾向を識別するためにどのように使用できるかについて論じています。ソーシャルメディアプラットフォームの使用が増加するにつれて、このトピックはこれまで以上に関連性が高くなり、企業や組織は消費者のフィードバックに基づいて情報に基づいた意思決定を行うことができます。