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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

8. Case Studies

verfasst von : Han Liu, Mihaela Cocea

Erschienen in: Granular Computing Based Machine Learning

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this chapter, we present several case studies on biomedical data processing and sentiment analysis. Biomedical data processing involves measuring of veracity and variability, respectively. In the sentiment analysis case study, we show the performance of fuzzy approaches on movie reviews data, in comparison with other commonly used non-fuzzy approaches.

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Literatur
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Liu, H., A. Gegov, and M. Cocea. 2017. Unified framework for control of machine learning tasks towards effective and efficient processing of big data. In Data Science and Big Data: An Environment of Computational Intelligence, 123–140. Switzerland: Springer.
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H. Liu and M. Cocea. 2017. Fuzzy rule based systems for interpretable sentiment analysis. In International Conference on Advanced Computational Intelligence, Doha, Qatar, 4–6 February 2017, 129–136.
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B. Pang and L. Lee. 2004. A sentimental education: Sentiment analysis using subjectivity. In Proceedings of ACL, 2004, 271–278.
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H. Liu and M. Cocea. Fuzzy information granulation towards interpretable sentiment analysis. Granular Computing, 3 (1), In press.
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Wang, L., and C.A. Alexander. 2016. Machine learning in big data. International Journal of Mathematical, Engineering and Management Sciences 1 (2): 52–61.
Metadaten
Titel
Case Studies
verfasst von
Han Liu
Mihaela Cocea
Copyright-Jahr
2018
Buch
Granular Computing Based Machine Learning

Print ISBN: 978-3-319-70057-1

Electronic ISBN: 978-3-319-70058-8

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-70058-8_8