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Sentiment Architectures as Vehicles for Participation
Sentiment Architectures as Vehicles for Participation
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Sentiment Architectures as Vehicles for Participation

Behrens, Moritz

Architectural design, 2017-01, Vol.87 (1), p.98-103

Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd

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The Hyperlocal: Less Smart City, More Shared Social Value
The Hyperlocal: Less Smart City, More Shared Social Value
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The Hyperlocal: Less Smart City, More Shared Social Value

Bullivant, Lucy

Architectural design, 2017-01, Vol.87 (1), p.6-15

Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd

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A COMBINED DEEP LEARNING MODEL FOR PERSIAN SENTIMENT ANALYSIS
A COMBINED DEEP LEARNING MODEL FOR PERSIAN SENTIMENT ANALYSIS
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A COMBINED DEEP LEARNING MODEL FOR PERSIAN SENTIMENT ANALYSIS

Bokaee Nezhad, Zahra ; Deihimi, Mohammad Ali

IIUM engineering journal, 2019-06, Vol.20 (1), p.129-139 [Periódico revisado por pares]

IIUM Press, International Islamic University Malaysia

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Attention-Emotion-Enhanced Convolutional LSTM for Sentiment Analysis
Attention-Emotion-Enhanced Convolutional LSTM for Sentiment Analysis
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Attention-Emotion-Enhanced Convolutional LSTM for Sentiment Analysis

Huang, Faliang ; Li, Xuelong ; Yuan, Changan ; Zhang, Shichao ; Zhang, Jilian ; Qiao, Shaojie

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2022-09, Vol.33 (9), p.4332-4345

United States: IEEE

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ABCDM: An Attention-based Bidirectional CNN-RNN Deep Model for sentiment analysis
ABCDM: An Attention-based Bidirectional CNN-RNN Deep Model for sentiment analysis
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ABCDM: An Attention-based Bidirectional CNN-RNN Deep Model for sentiment analysis

Basiri, Mohammad Ehsan ; Nemati, Shahla ; Abdar, Moloud ; Cambria, Erik ; Acharya, U. Rajendra

Future generation computer systems, 2021-02, Vol.115, p.279-294 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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A review of affective computing: From unimodal analysis to multimodal fusion
A review of affective computing: From unimodal analysis to multimodal fusion
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A review of affective computing: From unimodal analysis to multimodal fusion

Poria, Soujanya ; Cambria, Erik ; Bajpai, Rajiv ; Hussain, Amir

Information fusion, 2017-09, Vol.37, p.98-125 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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Transformer models for text-based emotion detection: a review of BERT-based approaches
Transformer models for text-based emotion detection: a review of BERT-based approaches
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Transformer models for text-based emotion detection: a review of BERT-based approaches

Acheampong, Francisca Adoma ; Nunoo-Mensah, Henry ; Chen, Wenyu

The Artificial intelligence review, 2021-12, Vol.54 (8), p.5789-5829 [Periódico revisado por pares]

Dordrecht: Springer Netherlands

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iDoctor: Personalized and professionalized medical recommendations based on hybrid matrix factorization
iDoctor: Personalized and professionalized medical recommendations based on hybrid matrix factorization
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iDoctor: Personalized and professionalized medical recommendations based on hybrid matrix factorization

Zhang, Yin ; Chen, Min ; Huang, Dijiang ; Wu, Di ; Li, Yong

Future generation computer systems, 2017-01, Vol.66, p.30-35 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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Multimodal big data affective analytics: A comprehensive survey using text, audio, visual and physiological signals
Multimodal big data affective analytics: A comprehensive survey using text, audio, visual and physiological signals
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Multimodal big data affective analytics: A comprehensive survey using text, audio, visual and physiological signals

Shoumy, Nusrat J. ; Ang, Li-Minn ; Seng, Kah Phooi ; Rahaman, D.M.Motiur ; Zia, Tanveer

Journal of network and computer applications, 2020-01, Vol.149, p.102447, Article 102447 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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Weakening the Dominant Role of Text: CMOSI Dataset and Multimodal Semantic Enhancement Network
Weakening the Dominant Role of Text: CMOSI Dataset and Multimodal Semantic Enhancement Network
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Weakening the Dominant Role of Text: CMOSI Dataset and Multimodal Semantic Enhancement Network

Jin, Cong ; Luo, Cong ; Yan, Ming ; Zhao, Guangzhe ; Zhang, Guixuan ; Zhang, Shuwu

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2023-06, Vol.PP, p.1-15

United States: IEEE

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