Sentiment Analysis based on Text with Universal Sentence Encoder and CNN-LSTM Models

YAYIN ID:

9137355

KAPSAM AD:

Uluslararası

BILDIRI TUR:

Tam metin bildiri

BILDIRI ADI:

Sentiment Analysis based on Text with Universal Sentence Encoder and CNN-LSTM Models

YAZAR ADI:

Saka Semih Osman,CÖMERT ZAFER

ETKINLIK ADI:

8th International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP'24)

YAYIN DILI ADI:

İngilizce

YAYIN DURUMU AD:

Yayımlanmış

BASIM TARIHI:

16.10.2024

DOI:

10.1109/IDAP64064.2024.10711063

BASIM TURU AD:

Basılı+Elektronik

ERISIM LINKI:

http://dx.doi.org/10.1109/idap64064.2024.10711063

ALAN BILGISI:

Mühendislik Temel Alanı>Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği>Makine Öğrenmesi>Yapay Zeka>Dil İşleyiciler

BILDIRI SUNUM TURU AD:

Sözlü Sunum

ETKINLIK BIT TARIHI:

22.09.2024

ETKINLIK BAS TARIHI:

21.09.2024