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Comparison of Current Approaches to Lemmatization: A Case Study in Estonian
Comparison of Current Approaches to Lemmatization: A Case Study in Estonian
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Comparison of Current Approaches to Lemmatization: A Case Study in Estonian

Dorkin, Aleksei ; Sirts, Kairit

arXiv.org, 2024-04

Ithaca: Cornell University Library, arXiv.org

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2
The effect of stemming and lemmatization on Portuguese fake news text classification
The effect of stemming and lemmatization on Portuguese fake news text classification
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The effect of stemming and lemmatization on Portuguese fake news text classification

Santos, Lucca de Freitas ; da Silva, Murilo Varges

arXiv.org, 2023-10

Ithaca: Cornell University Library, arXiv.org

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Text Classification Using SVM Enhanced by Multithreading and CUDA
Text Classification Using SVM Enhanced by Multithreading and CUDA
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Text Classification Using SVM Enhanced by Multithreading and CUDA

Chatterjee, Soumick ; George Jose, Pramod ; Datta, Debabrata

International journal of modern education and computer science, 2019-01, Vol.11 (1), p.11-23

Hong Kong: Modern Education and Computer Science Press

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4
Product recommendation using enhanced convolutional neural network for e-commerce platform
Product recommendation using enhanced convolutional neural network for e-commerce platform
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Product recommendation using enhanced convolutional neural network for e-commerce platform

Latha, Yarasu Madhavi ; Rao, B. Srinivasa

Cluster computing, 2024-04, Vol.27 (2), p.1639-1653 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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5
INTERNATIONAL SYSTEM OF KNOWLEDGE EXCHANGE FOR YOUNG SCIENTISTS
INTERNATIONAL SYSTEM OF KNOWLEDGE EXCHANGE FOR YOUNG SCIENTISTS
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INTERNATIONAL SYSTEM OF KNOWLEDGE EXCHANGE FOR YOUNG SCIENTISTS

Barkovska, Olesia ; Kholiev, Vladyslav ; Pyvovarova, Daria ; Ivaschenko, Georgiy ; Rosinskiy, Dmytro

Сучасні інформаційні системи, 2021-06, Vol.5 (1), p.69-74 [Periódico revisado por pares]

National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute"

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6
Text Categorization with Support Vector Machines. How to Represent Texts in Input Space?
Text Categorization with Support Vector Machines. How to Represent Texts in Input Space?
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Text Categorization with Support Vector Machines. How to Represent Texts in Input Space?

Leopold, Edda ; Kindermann, Jörg

Machine learning, 2002-01, Vol.46 (1-3), p.423-444 [Periódico revisado por pares]

Dordrecht: Springer Nature B.V

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7
GBRE-AHB: contextual understanding for cross-domain aspect categorization with adaptive hyperparameter tuning
GBRE-AHB: contextual understanding for cross-domain aspect categorization with adaptive hyperparameter tuning
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GBRE-AHB: contextual understanding for cross-domain aspect categorization with adaptive hyperparameter tuning

Kumaragurubaran, T. ; Chiranjeevi, V. Rahul ; Elangovan, D. ; Kumar, S. Vinodh

Signal, image and video processing, 2024, Vol.18 (Suppl 1), p.43-55 [Periódico revisado por pares]

London: Springer London

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8
Robust product recommendation system using modified grey wolf optimizer and quantum inspired possibilistic fuzzy C-means
Robust product recommendation system using modified grey wolf optimizer and quantum inspired possibilistic fuzzy C-means
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Robust product recommendation system using modified grey wolf optimizer and quantum inspired possibilistic fuzzy C-means

Kolhe, Likhesh ; Jetawat, Ashok Kumar ; Khairnar, Vaishali

Cluster computing, 2021-06, Vol.24 (2), p.953-968 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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9
Deep analysis of an Arabic sentiment classification system based on lexical resource expansion and custom approaches building
Deep analysis of an Arabic sentiment classification system based on lexical resource expansion and custom approaches building
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Deep analysis of an Arabic sentiment classification system based on lexical resource expansion and custom approaches building

Touahri, Ibtissam ; Mazroui, Azzeddine

International journal of speech technology, 2021-03, Vol.24 (1), p.109-126 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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10
MSTD: Moroccan Sentiment Twitter Dataset
MSTD: Moroccan Sentiment Twitter Dataset
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MSTD: Moroccan Sentiment Twitter Dataset

MIHI, Soukaina ; AIT, Brahim ; EL, Ismail ; AREZKI, Sara ; LAACHFOUBI, Nabil

International journal of advanced computer science & applications, 2020-10, Vol.11 (10)

West Yorkshire: Science and Information (SAI) Organization Limited

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