Design and Analyze the Machine Learning Based Sarcasm Prediction Model for Social Media Context

Autor: B. Rajani, Sameer Saxena, B. Suresh Kumar

Publikováno v: International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering; Vol. 11 No. 5s (2023): Special Issue on Applications of Advanced Engineering Technologies; 156-163

Sentiment Analysis examines the predominance of sarcastic language and its difficulties detecting sentiment in the text. The identification of sarcasm in the text is the focus of automatic sarcasm detection. Sarcasm recognition has been more popular

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=issn21476799::7ab1848bda0cf0bd3359204523c9bba4
https://www.ijisae.org/index.php/IJISAE/article/view/2762

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Molecular tagging of gene for resistance to stalk rot (Sclerotinia sclerotiorum deBary) in cauliflower (Brassica oleracea var. botrytis) using RAPD markers

Autor: Saxena, B., Kaur, R., Shivani, Kanwar, H.S., Dohroo, N.P., Majeed, S., Sharma, D.R.

Publikováno v: Advances in Horticultural Science, 2009 Jan 01. 23(2), 108-112.

Externí odkaz: https://www.jstor.org/stable/42882695

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.