|
Dòng
|
Nội dung
|
|
1
|
|
|
2
|
Nhận diện cảm xúc với Yolo : Khoá luận tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo / Lê Chí Bảo; Sử Nhật Hạ hướng dẫn
Tp. Hồ Chí Minh : Trường Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
83 tr. : hình ảnh ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.3
Nghiên cứu tập trung vào việc phát triển một hệ thống nhận diện cảm xúc dựa trên mô hình YOLOv10 - một trong những mô hình phát hiện đối tượng tiên tiến và hiệu quả nhất hiện nay. Hệ thống có khả năng phân tích hình ảnh và video để nhận diện chính xác các trạng thái cảm xúc cơ bản như vui, buồn, giận dữ, ngạc nhiên, sợ hãi, hoặc trung tính.Với tốc độ xử lý nhanh và độ chính xác cao, hệ thống nhận diện cảm xúc bằng YOLO không chỉ hỗ trợ các nghiên cứu về hành vi con người mà còn góp phần tối ưu hóa trải nghiệm người dùng trong nhiều lĩnh vực.Qua đó, xây dựng một giải pháp công nghệ hiệu quả, ứng dụng rộng rãi, đồng thời mở ra những cơ hội mới trong việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào đời sống và sản xuất.
Số bản sách:
(1)
Tài liệu số:
(0)
|
|
3
|
|
|
4
|
Phân tích cảm xúc trên mạng xã hội Twitter sử dụng phương pháp LSTM : Khoá luận tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo / Huỳnh Quy Bình; Hà Minh Tân hướng dẫn
Tp. Hồ Chí Minh : Trường Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
viii, 47 tr. : hình ảnh ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.31
Nghiên cứu xây dựng mô hình phân tích cảm xúc trên mạng xã hội Twitter bằng cách áp dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và mô hình học sâu (Deep Learning). Mô hình này nhằm phân loại cảm xúc tích cực hoặc tiêu cực từ các dòng Tweet, với độ chính xác khá và khả năng xử lý dữ liệu lớn. Nghiên cứu cũng hướng đến việc giải quyết các thách thức về làm sạch dữ liệu, ngôn ngữ phi chuẩn và tối ưu hóa mô hình, đồng thời đánh giá tiềm năng ứng dụng trong các lĩnh vực thực tế như giám sát dư luận, đánh giá sản phẩm và phát hiện nội dung độc hại.
Số bản sách:
(1)
Tài liệu số:
(0)
|
|
5
|
Phân tích cảm xúc trong bình luận mạng xã hội sử dụng mo hình Transformer : Khoá luận tốt nghiệp chuyên ngành Khoa học dữ liệu / Lê Thị Thanh Ngân; Phạm Đình Tài hướng dẫn
Tp. Hồ Chí Minh : Trường Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
xvii, 62 tr. : bảng, hình ảnh ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 152.4
Ứng dụng mô hình Transformer để phân tích cảm xúc trong bình luận mạng xã hội. Nghiên cứu sẽ tập trung vào nội dung như: Xây dựng mô hình phân tích cảm xúc trên nền tảng Twitter bằng cách sử dụng các mô hình Transformer hiện đại; Phân loại cảm xúc trong bình luận thành ba nhóm: tích cực, tiêu cực, và trung lập. Nghiên cứu và đánh giá hiệu quả của các kỹ thuật học sâu trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đặc biệt là các ngữ cảnh phức tạp trong bình luận mạng xã hội. Qua đó, đưa ra đề xuất các cải tiến cho mô hình và quy trình thu thập dữ liệu nhằm nâng cao chính xác và hiệu quả của phân tích cảm xúc
Số bản sách:
(1)
Tài liệu số:
(0)
|
|
|
|
|