Bücher von Kavitha K

A avaliação do sentimento de todos os textos fornece às organizações uma visão geral da opinião positiva e negativa dos utilizadores sobre um determinado assunto. Usar sarcasmo é estar numa condição de discurso em que o autor descreve algo obviamente hostil ao ouvinte ou a outra pessoa com a intenção de o insultar ou ridicularizar. É um desafio criar um modelo que possa identificar com precisão o sarcasmo no domínio do processamento de linguagem natural, uma vez que a identificação do sarcasmo depende fortemente do contexto de enunciados ou frases (PNL). Os desenvolvimentos recentes em modelos de aprendizagem profunda (DL) têm um impacto nas redes neurais (NN) na aprendizagem de informações lexicais e contextuais, eliminando a necessidade de características construídas manualmente na deteção de sarcasmo. Foi desenvolvido um modelo automatizado de identificação de sarcasmo para reconhecer a emoção original de um determinado texto quando o sarcasmo está presente, permitindo uma deteção precisa do sarcasmo.

L'évaluation du sentiment de tous les textes permet aux organisations d'avoir une vue d'ensemble de l'attitude positive ou négative des utilisateurs à l'égard d'une question donnée. Utiliser le sarcasme, c'est se trouver dans un état de discours dans lequel l'auteur décrit quelque chose de manifestement hostile à l'auditeur ou à une autre personne dans l'intention de l'insulter ou de la ridiculiser. Il est difficile de créer un modèle capable d'identifier avec précision le sarcasme dans le domaine du traitement du langage naturel, car l'identification du sarcasme repose fortement sur le contexte des énoncés ou des phrases (NLP). Les développements récents des modèles d'apprentissage profond (DL) ont un impact sur les réseaux neuronaux (NN) dans l'apprentissage des informations lexicales et contextuelles, ce qui élimine le besoin de caractéristiques construites manuellement dans la détection du sarcasme. Un modèle automatisé d'identification des sarcasmes a été développé pour reconnaître l'émotion originale d'un texte donné en cas de sarcasme, ce qui permet une détection précise des sarcasmes.

Evaluar el sentimiento de todos los textos proporciona a las organizaciones una visión general de lo positivos y negativos que son los usuarios sobre un tema determinado. Utilizar el sarcasmo es estar en una condición del discurso en la que el autor describe algo obviamente hostil al oyente o a otra persona con la intención de insultarlos o ridiculizarlos. Es un reto crear un modelo que pueda identificar con precisión el sarcasmo en el campo del procesamiento del lenguaje natural, ya que la identificación del sarcasmo depende en gran medida del contexto de los enunciados o frases (NLP). Los desarrollos recientes en modelos de aprendizaje profundo (DL) tienen un impacto en las redes neuronales (NN) en el aprendizaje de información léxica y contextual, eliminando la necesidad de características construidas manualmente en la detección del sarcasmo. Se ha desarrollado un modelo automatizado de identificación del sarcasmo para reconocer la emoción original de un texto dado cuando hay sarcasmo, lo que permite una detección precisa del sarcasmo.

La valutazione del sentiment di tutti i testi fornisce alle organizzazioni una panoramica di quanto gli utenti siano positivi e negativi su un determinato argomento. Usare il sarcasmo significa trovarsi in una condizione di discorso in cui l'autore descrive qualcosa di palesemente ostile all'ascoltatore o a un'altra persona con l'intento di insultarla o ridicolizzarla. È difficile creare un modello in grado di identificare accuratamente il sarcasmo nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale, poiché l'identificazione del sarcasmo si basa molto sul contesto degli enunciati o delle frasi (NLP). I recenti sviluppi dei modelli di deep learning (DL) hanno un impatto sulle reti neurali (NN) nell'apprendimento di informazioni lessicali e contestuali, eliminando la necessità di caratteristiche costruite manualmente nel rilevamento del sarcasmo. È stato sviluppato un modello di identificazione automatica del sarcasmo per riconoscere l'emozione originale di un dato testo quando è presente il sarcasmo, consentendo un rilevamento accurato del sarcasmo.

Die Auswertung der Stimmung in allen Texten gibt den Organisationen einen Überblick darüber, wie positiv oder negativ die Nutzer zu einem bestimmten Thema stehen. Sarkasmus bedeutet, dass der Autor etwas beschreibt, das dem Zuhörer oder einer anderen Person offensichtlich feindlich gesinnt ist, mit der Absicht, sie zu beleidigen oder lächerlich zu machen. Es ist eine Herausforderung, ein Modell zu erstellen, das Sarkasmus im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache genau identifizieren kann, da die Identifizierung von Sarkasmus stark vom Kontext von Äußerungen oder Phrasen abhängt (NLP). Jüngste Entwicklungen bei Deep-Learning-Modellen (DL) wirken sich auf neuronale Netze (NN) aus, die sowohl lexikalische als auch kontextuelle Informationen lernen, so dass bei der Erkennung von Sarkasmus keine manuell konstruierten Merkmale mehr erforderlich sind. Ein automatisiertes Modell zur Erkennung von Sarkasmus wurde entwickelt, um die ursprüngliche Emotion eines gegebenen Textes zu erkennen, wenn Sarkasmus vorhanden ist, was eine genaue Erkennung von Sarkasmus ermöglicht.

evaluating the sentiment of all texts provides organizations with an overview of how positive and negative users are on a given issue. To use sarcasm is to be in a condition of discourse in which the author describes something obviously hostile to the listener or another person with the intent to insult or ridicule them. It is challenging to create a model that can accurately identify sarcasm in the field of natural language processing since sarcasm identification relies heavily on the context of utterances or phrases (NLP). Recent developments in deep learning (DL) models have an impact on neural networks (NN) in learning both lexical and contextual information, doing away with the need for manually constructed features in sarcasm detection. An automated sarcasm identification model has been developed to recognise the original emotion of a given text when sarcasm is present, allowing for accurate sarcasm detection.

The growing scarcity of power resources tends researchers to find alternate sources to generate electric power. Even though the electric power could be generated from various natural resources, the only all time available resource throughout the year is sun light. The power generation from sun light is called up with the name photovoltaic system, which consists of varying number of photovoltaic cells that stores generated electric power for some time. Generally the deviation between the generated unit of electricity and consumed unit of electricity is higher due to the conduction loss. Similarly there is a conversion loss which is called switching loss present in every electric system. The energy generated from photovoltaic system has to be regulated to provide uninterrupted power supply according to the system to which it has been connected. There are many devices necessary for the conversion and regulation of power supply to the output device. In this research Cuk converter is considered which is a popular and efficient converter being used in the electronic world.