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- EditoreSpringer
- Data di pubblicazione2020
- ISBN 10 9811555753
- ISBN 13 9789811555756
- RilegaturaCopertina flessibile
- LinguaInglese
- Numero edizione1
- Numero di pagine360
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Representation Learning for Natural Language Processing
Editore:
Springer Nature Singapore Sep 2020, 2020
ISBN 10: 9811555753
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This open access book provides an overview of the recent advances in representation learning theory, algorithms and applications for natural language processing (NLP). It is divided into three parts. Part I presents the representation learning techniques for multiple language entries, including words, phrases, sentences and documents. Part II then introduces the representation techniques for those objects that are closely related to NLP, including entity-based world knowledge, sememe-based linguistic knowledge, networks, and cross-modal entries. Lastly, Part III provides open resource tools for representation learning techniques, and discusses the remaining challenges and future research directions.The theories and algorithms of representation learning presented can also benefit other related domains such as machine learning, social network analysis, semantic Web, information retrieval, data mining and computational biology. This book is intended for advanced undergraduate and graduate students, post-doctoral fellows, researchers, lecturers, and industrial engineers, as well as anyone interested in representation learning and natural language processing. 360 pp. Englisch. Codice articolo 9789811555756
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Representation Learning for Natural Language Processing
Editore:
Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore, 2020
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This open access book provides an overview of the recent advances in representation learning theory, algorithms and applications for natural language processing (NLP). It is divided into three parts. Part I presents the representation learning techniques for multiple language entries, including words, phrases, sentences and documents. Part II then introduces the representation techniques for those objects that are closely related to NLP, including entity-based world knowledge, sememe-based linguistic knowledge, networks, and cross-modal entries. Lastly, Part III provides open resource tools for representation learning techniques, and discusses the remaining challenges and future research directions.The theories and algorithms of representation learning presented can also benefit other related domains such as machine learning, social network analysis, semantic Web, information retrieval, data mining and computational biology. This book is intended for advanced undergraduate andgraduate students, post-doctoral fellows, researchers, lecturers, and industrial engineers, as well as anyone interested in representation learning and natural language processing. Codice articolo 9789811555756
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Representation Learning for Natural Language Processing
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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Open AccessProvides a comprehensive overview of the representation learning techniques for natural language processing.Presents a systematic and thorough introduction to the theory, algorithms and applications of representation learning.Sha. Codice articolo 449940754
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