Application of bidirectional LSTM deep learning technique for sentiment analysis of COVID-19 tweets: post-COVID vaccination era

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
1 Online-Ressource.
Sprache
Englisch

Erschienen in
Application of bidirectional LSTM deep learning technique for sentiment analysis of COVID-19 tweets: post-COVID vaccination era ; volume:10 ; number:1 ; day:6 ; month:11 ; year:2023 ; pages:1-17 ; date:12.2023
Journal of electrical systems and information technology ; 10, Heft 1 (6.11.2023), 1-17, 12.2023

Urheber
Akande, Oluwatobi Noah
Lawrence, Morolake Oladayo
Ogedebe, Peter
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1186/s43067-023-00118-w
URN
urn:nbn:de:101:1-2024012309243004712831
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 07:40 MESZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Akande, Oluwatobi Noah
  • Lawrence, Morolake Oladayo
  • Ogedebe, Peter
  • SpringerLink (Online service)

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