Saltar al contenido
Universidad del Mar SIBUMAR Descubridor Institucional UMAR
  • Inicio
  • Búsqueda avanzada
  • Explorar
  • Entrar
    • English
    • Deutsch
    • Español
    • Français
    • Italiano
Búsqueda avanzada
  • Aprendizaje profundo para la extracción de aspectos en opiniones textuales
Imagen de Portada

Aprendizaje profundo para la extracción de aspectos en opiniones textuales

Fuente: Redalyc
Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autor principal: Dionis López Ramos
Formato: Artículo científico
Lenguaje:es
Publicado: Universidad de las Ciencias Informáticas 2019
Materias:
Computación
Minería de Opiniones
Aprendizaje Profundo
Extracción de Aspectos
Procesamiento de Lenguaje Natural
Acceso en línea:
Acceder al recurso 1 Acceder al recurso 2 Acceder al recurso 3 Acceder al recurso 4 Acceder al recurso 5
Etiquetas: Agregar Etiqueta
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
  • Citar
  • Describir
  • Enviar este por Correo electrónico
  • Imprimir
  • Exportar Registro
    • Exportar a RefWorks
    • Exportar a EndNoteWeb
    • Exportar a EndNote
  • Agregar a favoritos
  • Enlace Permanente
  • Existencias
  • Descripción
  • Comentarios
  • Ejemplares similares
  • Vista Equipo

Internet

https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=378362738008
https://www.redalyc.org/journal/3783/378362738008/
https://www.redalyc.org/journal/3783/378362738008/html/
https://www.redalyc.org/journal/3783/378362738008/378362738008.epub
https://www.redalyc.org/journal/3783/378362738008/movil

Ejemplares similares

  • AORESCU: análisis de opinión en redes sociales y contenidos generados por usuarios
    por: José A. Troyano Jiménez
    Publicado: (2015)
  • ATTOS: Análisis de Tendencias y Temáticas a través de Opiniones y Sentimientos
    por: L. Alfonso Ureña López
    Publicado: (2014)
  • The aid of machine learning to overcome the classification of real health discharge reports written in Spanish
    por: Alicia Pérez
    Publicado: (2014)
  • Aplicación del Procesamiento de Lenguaje Natural en la Recuperación de Información
    por: Yenory Rojas
    Publicado: (2005)
  • EasyLecto: Un sistema de simplificación léxica de efectos adversos presentes en prospectos de fármacos en español
    por: Luis Núñez-Gómez
    Publicado: (2016)
Universidad del Mar
Universidad del MarSistema Bibliotecario de la Universidad del MarDescubridor Institucional UMARImplementación y desarrollo: Mtro. Carlos Alonso Albores Pérez
InicioBúsqueda avanzadaExplorar
Visitas al Descubridor: 33,245© 2026 Universidad del Mar