Representation Learning for Natural Language Processing / Liu, Zhiyuan  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Representation Learning for Natural Language Processing Tipo de documento: documento electrónico Autores: Liu, Zhiyuan, Autor ; Lin, Yankai, Autor ; Sun, Maosong, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XXIV, 334 p. 126 ilustraciones, 99 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1555732-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento del lenguaje natural (Informática)  Ligüística computacional  Inteligencia artificial  Procesamiento de datos  Procesamiento del lenguaje natural (PNL)  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Índice Dewey: 006.35 Procesamiento del lenguaje natural Resumen: Este libro de acceso abierto proporciona una descripción general de los avances recientes en la teoría del aprendizaje de representación, los algoritmos y las aplicaciones para el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Está dividido en tres partes. La Parte I presenta las técnicas de aprendizaje de representación para entradas de múltiples idiomas, incluidas palabras, frases, oraciones y documentos. Luego, la Parte II presenta las técnicas de representación para aquellos objetos que están estrechamente relacionados con la PNL, incluido el conocimiento del mundo basado en entidades, el conocimiento lingüístico basado en sememas, redes y entradas intermodales. Por último, la Parte III proporciona herramientas de recursos abiertos para técnicas de aprendizaje de representación y analiza los desafíos restantes y las futuras direcciones de investigación. Las teorías y algoritmos de aprendizaje de representación presentados también pueden beneficiar a otros dominios relacionados, como el aprendizaje automático, el análisis de redes sociales, la web semántica, la recuperación de información, la minería de datos y la biología computacional. Este libro está dirigido a estudiantes avanzados de pregrado y posgrado, becarios postdoctorales, investigadores, profesores e ingenieros industriales, así como a cualquier persona interesada en el aprendizaje de representaciones y el procesamiento del lenguaje natural. Nota de contenido: 1. Representation Learning and NLP -- 2. Word Representation -- 3. Compositional Semantics -- 4. Sentence Representation -- 5. Document Representation -- 6. Sememe Knowledge Representation -- 7. World Knowledge Representation -- 8. Network Representation -- 9. Cross-Modal Representation -- 10. Resources -- 11. Outlook. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Representation Learning for Natural Language Processing [documento electrónico] / Liu, Zhiyuan, Autor ; Lin, Yankai, Autor ; Sun, Maosong, Autor  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2020 . - XXIV, 334 p. 126 ilustraciones, 99 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-1555732-- Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento del lenguaje natural (Informática)  Ligüística computacional  Inteligencia artificial  Procesamiento de datos  Procesamiento del lenguaje natural (PNL)  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Índice Dewey: 006.35 Procesamiento del lenguaje natural Resumen: Este libro de acceso abierto proporciona una descripción general de los avances recientes en la teoría del aprendizaje de representación, los algoritmos y las aplicaciones para el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Está dividido en tres partes. La Parte I presenta las técnicas de aprendizaje de representación para entradas de múltiples idiomas, incluidas palabras, frases, oraciones y documentos. Luego, la Parte II presenta las técnicas de representación para aquellos objetos que están estrechamente relacionados con la PNL, incluido el conocimiento del mundo basado en entidades, el conocimiento lingüístico basado en sememas, redes y entradas intermodales. Por último, la Parte III proporciona herramientas de recursos abiertos para técnicas de aprendizaje de representación y analiza los desafíos restantes y las futuras direcciones de investigación. Las teorías y algoritmos de aprendizaje de representación presentados también pueden beneficiar a otros dominios relacionados, como el aprendizaje automático, el análisis de redes sociales, la web semántica, la recuperación de información, la minería de datos y la biología computacional. Este libro está dirigido a estudiantes avanzados de pregrado y posgrado, becarios postdoctorales, investigadores, profesores e ingenieros industriales, así como a cualquier persona interesada en el aprendizaje de representaciones y el procesamiento del lenguaje natural. Nota de contenido: 1. Representation Learning and NLP -- 2. Word Representation -- 3. Compositional Semantics -- 4. Sentence Representation -- 5. Document Representation -- 6. Sememe Knowledge Representation -- 7. World Knowledge Representation -- 8. Network Representation -- 9. Cross-Modal Representation -- 10. Resources -- 11. Outlook. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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