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  • Anders Søgaard

    Sprache: Englisch

    Verlag: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland Sep 2021, 2021

    ISBN 10: 3031010523 ISBN 13: 9783031010521

    Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland

    Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen 5 Sterne, Erfahren Sie mehr über Verkäufer-Bewertungen

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    Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -This book presents a taxonomy framework and survey of methods relevant to explaining the decisions and analyzing the inner workings of Natural Language Processing (NLP) models. The book is intended to provide a snapshot of Explainable NLP, though the field continues to rapidly grow. The book is intended to be both readable by first-year M.Sc. students and interesting to an expert audience. The book opens by motivating a focus on providing a consistent taxonomy, pointing out inconsistencies and redundancies in previous taxonomies. It goes on to present (i) a taxonomy or framework for thinking about how approaches to explainable NLP relate to one another; (ii) brief surveys of each of the classes in the taxonomy, with a focus on methods that are relevant for NLP; and (iii) a discussion of the inherent limitations of some classes of methods, as well as how to best evaluate them. Finally, the book closes by providing a list of resources for further research on explainability.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 124 pp. Englisch.

  • Anders Søgaard

    Sprache: Englisch

    Verlag: Springer International Publishing, 2021

    ISBN 10: 3031010523 ISBN 13: 9783031010521

    Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland

    Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen 5 Sterne, Erfahren Sie mehr über Verkäufer-Bewertungen

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    Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents a taxonomy framework and survey of methods relevant to explaining the decisions and analyzing the inner workings of Natural Language Processing (NLP) models. The book is intended to provide a snapshot of Explainable NLP, though the field continues to rapidly grow. The book is intended to be both readable by first-year M.Sc. students and interesting to an expert audience. The book opens by motivating a focus on providing a consistent taxonomy, pointing out inconsistencies and redundancies in previous taxonomies. It goes on to present (i) a taxonomy or framework for thinking about how approaches to explainable NLP relate to one another; (ii) brief surveys of each of the classes in the taxonomy, with a focus on methods that are relevant for NLP; and (iii) a discussion of the inherent limitations of some classes of methods, as well as how to best evaluate them. Finally, the book closes by providing a list of resources for further research on explainability.