Título :	Deep Learning in Natural Language Processing
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Deng, Li, ; Liu, Yang,
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	Singapore [Malasya] : Springer
Fecha de publicación:	2018
Número de páginas:	XVII, 329 p.
ISBN/ISSN/DL:	978-981-10-5209-5
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Inteligencia artificial  Procesamiento del lenguaje natural (Informática)  Informática  Estadistica matematica  Procesamiento del lenguaje natural (PNL)  Probabilidad y Estadística en Informática
Índice Dewey:	006.3 Inteligencia artificial
Resumen:	En los últimos años, el aprendizaje profundo ha cambiado fundamentalmente el panorama de varias áreas de la inteligencia artificial, incluido el habla, la visión, el lenguaje natural, la robótica y los juegos. En particular, el sorprendente éxito del aprendizaje profundo en una amplia variedad de aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (PNL) ha servido como punto de referencia para los avances en una de las tareas más importantes de la inteligencia artificial. Este libro revisa el estado del arte de la investigación del aprendizaje profundo y sus aplicaciones exitosas a las principales tareas de PNL, incluido el reconocimiento y la comprensión del habla, los sistemas de diálogo, el análisis léxico, el análisis sintáctico, los gráficos de conocimiento, la traducción automática, la respuesta a preguntas, el análisis de sentimientos, la informática social, y generación de lenguaje natural a partir de imágenes. Al describir y analizar varias fronteras de investigación de la PNL en la era del aprendizaje profundo, presenta capítulos completos e independientes escritos por investigadores líderes en el campo. También se proporciona un glosario de términos técnicos y acrónimos de uso común en la intersección del aprendizaje profundo y la PNL. El libro está dirigido a estudiantes avanzados de pregrado y posgrado, investigadores postdoctorales, profesores e investigadores industriales, así como a cualquier persona interesada en el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural. .
Nota de contenido:	Chapter 1: A Joint Introduction to Natural Language Processing and to Deep Learning -- Chapter 2: Deep Learning in Conversational Language Understanding -- Chapter 3: Deep Learning in Spoken and Text-Based Dialogue Systems -- Chapter 4: Deep Learning in Lexical Analysis and Parsing -- Chapter 5: Deep Learning in Knowledge Graph -- Chapter 6: Deep Learning in Machine Translation -- Chapter 7: Deep Learning in Question Answering -- Chapter 8: Deep Learning in Sentiment Analysis -- Chapter 9: Deep Learning in Social Computing -- Chapter 10: Deep Learning in Natural Language Generation from Images -- 11. Epilogue: Frontiers of NLP in the Deep Learning Era.
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

Deep Learning in Natural Language Processing [documento electrónico] / Deng, Li, ; Liu, Yang,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2018 . - XVII, 329 p.
ISBN : 978-981-10-5209-5
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Inteligencia artificial  Procesamiento del lenguaje natural (Informática)  Informática  Estadistica matematica  Procesamiento del lenguaje natural (PNL)  Probabilidad y Estadística en Informática
Índice Dewey:	006.3 Inteligencia artificial
Resumen:	En los últimos años, el aprendizaje profundo ha cambiado fundamentalmente el panorama de varias áreas de la inteligencia artificial, incluido el habla, la visión, el lenguaje natural, la robótica y los juegos. En particular, el sorprendente éxito del aprendizaje profundo en una amplia variedad de aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (PNL) ha servido como punto de referencia para los avances en una de las tareas más importantes de la inteligencia artificial. Este libro revisa el estado del arte de la investigación del aprendizaje profundo y sus aplicaciones exitosas a las principales tareas de PNL, incluido el reconocimiento y la comprensión del habla, los sistemas de diálogo, el análisis léxico, el análisis sintáctico, los gráficos de conocimiento, la traducción automática, la respuesta a preguntas, el análisis de sentimientos, la informática social, y generación de lenguaje natural a partir de imágenes. Al describir y analizar varias fronteras de investigación de la PNL en la era del aprendizaje profundo, presenta capítulos completos e independientes escritos por investigadores líderes en el campo. También se proporciona un glosario de términos técnicos y acrónimos de uso común en la intersección del aprendizaje profundo y la PNL. El libro está dirigido a estudiantes avanzados de pregrado y posgrado, investigadores postdoctorales, profesores e investigadores industriales, así como a cualquier persona interesada en el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural. .
Nota de contenido:	Chapter 1: A Joint Introduction to Natural Language Processing and to Deep Learning -- Chapter 2: Deep Learning in Conversational Language Understanding -- Chapter 3: Deep Learning in Spoken and Text-Based Dialogue Systems -- Chapter 4: Deep Learning in Lexical Analysis and Parsing -- Chapter 5: Deep Learning in Knowledge Graph -- Chapter 6: Deep Learning in Machine Translation -- Chapter 7: Deep Learning in Question Answering -- Chapter 8: Deep Learning in Sentiment Analysis -- Chapter 9: Deep Learning in Social Computing -- Chapter 10: Deep Learning in Natural Language Generation from Images -- 11. Epilogue: Frontiers of NLP in the Deep Learning Era.
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