Autor Li, Sheng
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Hacer una sugerencia Refinar búsqueda20th China National Conference, CCL 2021, Hohhot, China, August 13–15, 2021, Proceedings / Li, Sheng ; Sun, Maosong ; Liu, Yang ; Wu, Hua ; Kang, Liu ; Che, Wanxiang ; He, Shizhu ; Rao, Gaoqi
TÃtulo : 20th China National Conference, CCL 2021, Hohhot, China, August 13–15, 2021, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Li, Sheng, ; Sun, Maosong, ; Liu, Yang, ; Wu, Hua, ; Kang, Liu, ; Che, Wanxiang, ; He, Shizhu, ; Rao, Gaoqi, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XVI, 486 p. 230 ilustraciones, 103 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-84186-7 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) TeorÃa de la codificación TeorÃa de la información Ciencias sociales Aprendizaje automático Gestión de base de datos Procesamiento del lenguaje natural (PNL) TeorÃa de la codificación y la información Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Ãndice Dewey: 006.35 Procesamiento del lenguaje natural Resumen: Este libro constituye las actas de la 20.ª Conferencia Nacional de LingüÃstica Computacional de China, CCL 2021, celebrada en Hohhot, China, en agosto de 2021. Los 31 artÃculos completos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 90 presentaciones. Los artÃculos de la conferencia cubren los siguientes temas, como traducción automática y procesamiento de información multilingüe, procesamiento de información de idiomas minoritarios, informática social y análisis de sentimientos, generación y resumen de texto, recuperación de información, diálogo y respuesta a preguntas, lingüÃstica y ciencia cognitiva, recursos y evaluación del lenguaje. Gráficos de conocimiento y extracción de información, y aplicaciones de PNL. Nota de contenido: Machine Translation and Multilingual Information Processing -- Minority Language Information Processing -- Social Computing and Sentiment Analysis -- Text Generation and Summarization -- Information Retrieval, Dialogue and Question Answering -- Linguistics and Cognitive Science -- Language Resource and Evaluation -- Knowledge Graph and Information Extraction -- NLP Applications. En lÃnea: 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 20th China National Conference, CCL 2021, Hohhot, China, August 13–15, 2021, Proceedings [documento electrónico] / Li, Sheng, ; Sun, Maosong, ; Liu, Yang, ; Wu, Hua, ; Kang, Liu, ; Che, Wanxiang, ; He, Shizhu, ; Rao, Gaoqi, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XVI, 486 p. 230 ilustraciones, 103 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-84186-7
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) TeorÃa de la codificación TeorÃa de la información Ciencias sociales Aprendizaje automático Gestión de base de datos Procesamiento del lenguaje natural (PNL) TeorÃa de la codificación y la información Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Ãndice Dewey: 006.35 Procesamiento del lenguaje natural Resumen: Este libro constituye las actas de la 20.ª Conferencia Nacional de LingüÃstica Computacional de China, CCL 2021, celebrada en Hohhot, China, en agosto de 2021. Los 31 artÃculos completos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 90 presentaciones. Los artÃculos de la conferencia cubren los siguientes temas, como traducción automática y procesamiento de información multilingüe, procesamiento de información de idiomas minoritarios, informática social y análisis de sentimientos, generación y resumen de texto, recuperación de información, diálogo y respuesta a preguntas, lingüÃstica y ciencia cognitiva, recursos y evaluación del lenguaje. Gráficos de conocimiento y extracción de información, y aplicaciones de PNL. Nota de contenido: Machine Translation and Multilingual Information Processing -- Minority Language Information Processing -- Social Computing and Sentiment Analysis -- Text Generation and Summarization -- Information Retrieval, Dialogue and Question Answering -- Linguistics and Cognitive Science -- Language Resource and Evaluation -- Knowledge Graph and Information Extraction -- NLP Applications. En lÃnea: 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
TÃtulo : Robust Representation for Data Analytics : Models and Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Li, Sheng, Autor ; Fu, Yun, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XI, 224 p. 52 ilustraciones, 49 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-60176-2 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 de datos Inteligencia artificial Sistemas de reconocimiento de patrones Visión por computador MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Reconocimiento de patrones automatizado Ãndice Dewey: 6.312 Resumen: Este libro presenta los conceptos y modelos de aprendizaje de representación robusto y proporciona un conjunto de soluciones para abordar tareas de análisis de datos del mundo real, como agrupación, clasificación, modelado de series de tiempo, detección de valores atÃpicos, filtrado colaborativo, detección de comunidades, etc. Se desarrollan tipos de representaciones de caracterÃsticas sólidas, que amplÃan la comprensión del gráfico, el subespacio y el diccionario. Aprovechando la teorÃa del modelado disperso y de bajo rango, los autores desarrollan representaciones sólidas de caracterÃsticas bajo varios paradigmas de aprendizaje, incluido el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje supervisado, el aprendizaje semisupervisado, el aprendizaje de múltiples vistas, el aprendizaje por transferencia y el aprendizaje profundo. Robust Representations for Data Analytics cubre una amplia gama de aplicaciones en los campos de investigación de big data, informática centrada en el ser humano, reconocimiento de patrones, marketing digital, minerÃa web y visión por computadora. Nota de contenido: Introduction -- Fundamentals of Robust Representations -- Part 1: Robust Representation Models -- Robust Graph Construction -- Robust Subspace Learning -- Robust Multi-View Subspace Learning -- Part 11: Applications -- Robust Representations for Collaborative Filtering -- Robust Representations for Response Prediction -- Robust Representations for Outlier Detection -- Robust Representations for Person Re-Identification -- Robust Representations for Community Detection -- Index. En lÃnea: 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 Robust Representation for Data Analytics : Models and Applications [documento electrónico] / Li, Sheng, Autor ; Fu, Yun, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XI, 224 p. 52 ilustraciones, 49 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-60176-2
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Procesamiento de datos Inteligencia artificial Sistemas de reconocimiento de patrones Visión por computador MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Reconocimiento de patrones automatizado Ãndice Dewey: 6.312 Resumen: Este libro presenta los conceptos y modelos de aprendizaje de representación robusto y proporciona un conjunto de soluciones para abordar tareas de análisis de datos del mundo real, como agrupación, clasificación, modelado de series de tiempo, detección de valores atÃpicos, filtrado colaborativo, detección de comunidades, etc. Se desarrollan tipos de representaciones de caracterÃsticas sólidas, que amplÃan la comprensión del gráfico, el subespacio y el diccionario. Aprovechando la teorÃa del modelado disperso y de bajo rango, los autores desarrollan representaciones sólidas de caracterÃsticas bajo varios paradigmas de aprendizaje, incluido el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje supervisado, el aprendizaje semisupervisado, el aprendizaje de múltiples vistas, el aprendizaje por transferencia y el aprendizaje profundo. Robust Representations for Data Analytics cubre una amplia gama de aplicaciones en los campos de investigación de big data, informática centrada en el ser humano, reconocimiento de patrones, marketing digital, minerÃa web y visión por computadora. Nota de contenido: Introduction -- Fundamentals of Robust Representations -- Part 1: Robust Representation Models -- Robust Graph Construction -- Robust Subspace Learning -- Robust Multi-View Subspace Learning -- Part 11: Applications -- Robust Representations for Collaborative Filtering -- Robust Representations for Response Prediction -- Robust Representations for Outlier Detection -- Robust Representations for Person Re-Identification -- Robust Representations for Community Detection -- Index. En lÃnea: 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
