Methods Of Extractive Speech Summarization for Binary Neural Networks
Lingua: inglese
Editore: SHARK NAIL, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
Condizione: Nuovo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Methods Of Extractive Speech Summarization for Binary Neural Networks presents methods for selecting key information from spoken content with binary neural network architectures. It examines extractive summarization, speech processing, natural language processing, neural network design, model representation, and computational learning. It considers how relevant speech segments or textual units can be identified and ranked to produce concise summary while using binary representations within neural models. Attention is given to data preparation, feature extraction, representation, model architecture, training, selection strategies, and evaluation in speech summarization systems. The discussion connects speech analytics with artificial intelligence and machine learning, emphasizing efficient processing. This book is intended for students and researchers, engineers, data scientists and professionals interested in speech summarization, neural networks, natural language processing, and AI.…
Codice articolo 9781962116442
- Titolo
- Methods Of Extractive Speech Summarization for Binary Neural Networks
- Autore
- Afsar
- Editore
- SHARK NAIL
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1962116441
- ISBN 13
- 9781962116442
- Peso dell'articolo
- 287 grammi
- Dimensioni
- 229x152x11 mm
Methods Of Extractive Speech Summarization for Binary Neural Networks presents methods for selecting key information from spoken content with binary neural network architectures. It examines extractive summarization, speech processing, natural language processing, neural network design, model representation, and computational learning. It considers how relevant speech segments or textual units can be identified and ranked to produce concise summary while using binary representations within neural models. Attention is given to data preparation, feature extraction, representation, model architecture, training, selection strategies, and evaluation in speech summarization systems. The discussion connects speech analytics with artificial intelligence and machine learning, emphasizing efficient processing. This book is intended for students and researchers, engineers, data scientists and professionals interested in speech summarization, neural networks, natural language processing, and AI.
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Einbeck, Germania
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