MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
03853nam a22004215i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
85099 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
ES-MaUEC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20240611040141.0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
cr nn 008mamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
151214s2016 gw | s |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783319253435 |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador/agencia de origen |
ES-MaUEC |
| Lengua de catalogación |
spa |
| 050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
|---|
| Número de clasificación |
QA76.5913 |
| Número de documento/Ítem |
.A43 2016 EB |
| 082 04 - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY |
|---|
| Número de clasificación |
612.8 |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Agarwal, Basant |
| Número de control del registro de autoridad o número normalizado |
Local |
| Enlace |
<a href="http://viaf.org/viaf/2146285385315370868">http://viaf.org/viaf/2146285385315370868</a> |
| 9 (RLIN) |
97805 |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Prominent Feature Extraction for Sentiment Analysis |
| Mención de responsabilidad, etc. |
by Basant Agarwal, Namita Mittal |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
|---|
| Mención de edición |
1st ed. |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Cham |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Springer International Publishing |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2016 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
1 recurso en línea (XIX, 103 páginas) |
| Otras características físicas |
10 ilustraciones, 2 ilustraciones en color |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Término de tipo de contenido |
Texto (visual) |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| Fuente |
rdacontent |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Nombre/término del tipo de medio |
electrónico |
| Código del tipo de medio |
c |
| Fuente |
rdamedia |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso electrónico |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| Fuente |
rdacarrier |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
|---|
| Mención de serie |
Socio-Affective Computing |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
Introduction -- Literature Survey -- Machine Learning Approach for Sentiment Analysis -- Semantic Parsing using Dependency Rules -- Sentiment Analysis using ConceptNet Ontology and Context Information -- Semantic Orientation based Approach for Sentiment Analysis -- Conclusions and FutureWork -- References -- Glossary -- Index. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. |
|---|
| Sumario, etc. |
The objective of this monograph is to improve the performance of the sentiment analysis model by incorporating the semantic, syntactic and common-sense knowledge. This book proposes a novel semantic concept extraction approach that uses dependency relations between words to extract the features from the text. Proposed approach combines the semantic and common-sense knowledge for the better understanding of the text. In addition, the book aims to extract prominent features from the unstructured text by eliminating the noisy, irrelevant and redundant features. Readers will also discover a proposed method for efficient dimensionality reduction to alleviate the data sparseness problem being faced by machine learning model. Authors pay attention to the four main findings of the book : -Performance of the sentiment analysis can be improved by reducing the redundancy among the features. Experimental results show that minimum Redundancy Maximum Relevance (mRMR) feature selection technique improves the performance of the sentiment analysis by eliminating the redundant features. - Boolean Multinomial Naive Bayes (BMNB) machine learning algorithm with mRMR feature selection technique performs better than Support Vector Machine (SVM) classifier for sentiment analysis. - The problem of data sparseness is alleviated by semantic clustering of features, which in turn improves the performance of the sentiment analysis. -Semantic relations among the words in the text have useful cues for sentiment analysis. Common-sense knowledge in form of ConceptNet ontology acquires knowledge, which provides a better understanding of the text that improves the performance of the sentiment analysis. |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Semántica |
| Subdivisión general |
Proceso de datos |
| 9 (RLIN) |
175270 |
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Inteligencia artificial |
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| 9 (RLIN) |
413115 |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Mittal, Namita. |
| 9 (RLIN) |
97806 |
| Número de control del registro de autoridad o número normalizado |
Local |
| Enlace |
<a href="http://viaf.org/viaf/23146285361415371545">http://viaf.org/viaf/23146285361415371545</a> |
| 710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA |
|---|
| Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada |
SpringerLink (Online service) |
| Número de control del registro de autoridad o número normalizado |
Local |
| -- |
http://id.loc.gov/authorities/names/no2005046756 |
| Enlace |
<a href="http://viaf.org/viaf/148105729">http://viaf.org/viaf/148105729</a> |
| 9 (RLIN) |
106996 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
|---|
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-25343-5 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid) |
| 901 ## - ID MILLENIUM |
|---|
| Id Millenium |
i9783319253435 |
| 907 ## - TRANSACCIONES MILLENIUM |
|---|
| id bib interno millenium |
.b12943770 |
| fecha actualizac reg bib |
10-10-17 |
| fecha creacion reg bib |
21-11-16 |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
|---|
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Library of Congress Classification |
| Tipo de ítem Koha |
LIBRO-E NO PRÉSTAMO |
| 945 ## - ITEM MILLENIUM |
|---|
| Signatura |
EBOOK EB |
| Número de copia |
1 |
| Código de barras |
eBOOK |
| Agencia |
0 |
| Localización del ejemplar (ubicación) |
mae |
| Código 2 (categoría) |
- |
| Precio |
EUR0.00 |
| Mensaje (popup en cliente staff) |
- |
| Mensaje (visible en OPAC) |
- |
| Estado |
b |
| Tipo de ejemplar |
15 |
| Total de préstamos |
0 |
| Total de renovaciones |
0 |
| Préstamos del año en curso |
0 |
| Préstamos del año anterior |
0 |
| Identificador de la copia de ejemplar en Millennium |
.i11613233 |
| Fecha de creación del ejemplar |
30-06-17 |
| 988 00 - NOTA LOCAL 598 |
|---|
| Nota local 598 |
EBOOK, EBSPRINGER, GOBI_sep2018 |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
|---|
| Nota local 598 |
Ebook_one2one |
| 998 ## - FONDO MILLENIUM |
|---|
| Biblioteca |
SI |
| -- |
_alco |
| -- |
_vill |
| Fecha creación |
10/2018 |
| Tipo de registro |
m |
| Tipo de materia |
E-book |
| e |
k |
| Idioma |
eng |
| País |
gw |
| h |
0 |
| 999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA) |
|---|
| -- |
1 |