Zobrazeno 1 - 10
of 179
pro vyhledávání: '"Hwan, Seung"'
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 14, Iss 11, p 4532 (2024)
Short-answer questions can encourage students to express their understanding. However, these answers can vary widely, leading to subjective assessments. Automatic short answer grading (ASAG) has become an important field of research. Recent studies h
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f341840ff6074b489b007ea07448c896
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Cici Suhaeni, Hwan-Seung Yong
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 14, Iss 2, p 622 (2024)
This study addresses the challenge of class imbalance in sentiment analysis by utilizing synthetic data to balance training datasets. We introduce an innovative approach using the GPT-3 model’s sentence-by-sentence generation technique to generate
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/34b0e1c9176f471f9843875f7b2b408f
Autor:
Cici Suhaeni, Hwan-Seung Yong
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 13, Iss 17, p 9766 (2023)
In this paper, we explore the effectiveness of the GPT-3 model in tackling imbalanced sentiment analysis, focusing on the Coursera online course review dataset that exhibits high imbalance. Training on such skewed datasets often results in a bias tow
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/aa54bbb5ed8b486db78740380c75bb32
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
International Journal on Advanced Science, Engineering & Information Technology; 2024, Vol. 14 Issue 3, p912-919, 8p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Yang Hye-Kyung, Yong Hwan-Seung
Publikováno v:
Journal of Data and Information Science, Vol 5, Iss 2, Pp 13-32 (2020)
We propose InParTen2, a multi-aspect parallel factor analysis three-dimensional tensor decomposition algorithm based on the Apache Spark framework. The proposed method reduces re-decomposition cost and can handle large tensors.
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/38f01c51ba4448d3b7ea73690d83be1a
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Muhammad Attique Khan, Abdullah Alqahtani, Aimal Khan, Shtwai Alsubai, Adel Binbusayyis, M Munawwar Iqbal Ch, Hwan-Seung Yong, Jaehyuk Cha
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 12, Iss 2, p 593 (2022)
Agriculture has becomes an immense area of research and is ascertained as a key element in the area of computer vision. In the agriculture field, image processing acts as a primary part. Cucumber is an important vegetable and its production in Pakist
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/12757f9557a547a8a28d71a8152232e0