Representation processing natural language (26 Ergebnisse)
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Softcover. Zustand: Bon. Ancien livre de bibliothèque. Traces d'usure sur la couverture. Salissures sur la tranche. Edition 2000. Ammareal reverse jusqu'à 15% du prix net de cet article à des organisations caritatives. ENGLISH DESCRIPTION Book Condition: Used, Good. Former library book. Signs of wear on the cover. Stains on the…edge. Edition 2000. Ammareal gives back up to 15% of this item's net price to charity organizations.
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Hardcover. Zustand: Very Good. 1st ed. 2020. It's a well-cared-for item that has seen limited use. The item may show minor signs of wear. All the text is legible, with all pages included. It may have slight markings and/or highlighting.
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Understanding Meaning and Knowledge Representation: From Theoretical and Cognitive Linguistics to Natural Language Processing
Mestre-mestre, Eva M. (Editor)/ Perinan-pascual, Carlos (Editor)
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Representation Learning for Natural Language Processing | Zhiyuan Liu (u. a.) | Taschenbuch | xxiv | Englisch | 2020 | Springer | EAN 9789811555756 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu….
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Representation Learning for Natural Language Processing | Zhiyuan Liu (u. a.) | Taschenbuch | xx | Englisch | 2023 | Springer | EAN 9789819916023 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This open access book provides an overview of the recent advances in representation learning theory, algorithms and applications for natural language processing (NLP). It is divided into three parts. Part I presents the representation learning techni…ques for multiple language entries, including words, phrases, sentences and documents. Part II then introduces the representation techniques for those objects that are closely related to NLP, including entity-based world knowledge, sememe-based linguistic knowledge, networks, and cross-modal entries. Lastly, Part III provides open resource tools for representation learning techniques, and discusses the remaining challenges and future research directions.The theories and algorithms of representation learning presented can also benefit other related domains such as machine learning, social network analysis, semantic Web, information retrieval, data mining and computational biology. This book is intended for advanced undergraduate andgraduate students, post-doctoral fellows, researchers, lecturers, and industrial engineers, as well as anyone interested in representation learning and natural language processing.
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 482 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | The essays in this interdisciplinary book cover a range of implementations and designs, from formal computational models to large-scale NL processing systems.
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Zustand: Gut. Zustand: Gut | Seiten: 482 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | The essays in this interdisciplinary book cover a range of implementations and designs, from formal computational models to large-scale NL processing systems.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides an overview of the recent advances in representation learning theory, algorithms, and applications for natural language processing (NLP), ranging from word embeddings to pre-trained language models. It is divided into four parts. P…art I presents the representation learning techniques for multiple language entries, including words, sentences and documents, as well as pre-training techniques. Part II then introduces the related representation techniques to NLP, including graphs, cross-modal entries, and robustness. Part III then introduces the representation techniques for the knowledge that are closely related to NLP, including entity-based world knowledge, sememe-based linguistic knowledge, legal domain knowledge and biomedical domain knowledge. Lastly, Part IV discusses the remaining challenges and future research directions.The theories and algorithms of representation learning presented can also benefit other related domains such as machine learning, socialnetwork analysis, semantic Web, information retrieval, data mining and computational biology. This book is intended for advanced undergraduate and graduate students, post-doctoral fellows, researchers, lecturers, and industrial engineers, as well as anyone interested in representation learning and natural language processing.As compared to the first edition, the second edition (1) provides a more detailed introduction to representation learning in Chapter 1; (2) adds four new chapters to introduce pre-trained language models, robust representation learning, legal knowledge representation learning and biomedical knowledge representation learning; (3) updates recent advances in representation learning in all chapters; and (4) corrects some errors in the first edition. The new contents will be approximately 50%+ compared to the first edition. This is an open access book.
Sprache: Englisch
Verlag: Amsterdam, New York, Oxford, Tokyo: North-Holland, 1989
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ehem. Bibliotheksexpl., Rückensignatur, Bibliotheksstempel innen, ansonsten einwandfrei, former library book, very good condition, as new 0444873562 Mit offener Rechnung beliefern wir gerne Buchhandlungen, Bibliotheken, Antiquariate, Schulen, Galerien und Institutionen. Bei neuen uns noch unbekannten privaten Kunden erlauben wir… uns die Bitte um Vorauskasse. Wir bitten um Ihr Verständnis. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 550 8°, Hardcover, laminated cloth, geb. in OLeineneinband, 296 pp.
Natural Language Processing and Knowledge Representation Language for Knowledge and Knowledge for Language (OI)
Iwanska, Ucja M. (Editor)/ Shapiro, Stuart C. (Editor)/ Iwanska, Lucja (Editor)
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Paperback. Zustand: Brand New. 459 pages. 8.75x6.00x1.50 inches. In Stock.
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides an overview of the recent advances in representation learning theory, algorithms, and applications for natural language processing (NLP), ranging from word embeddings to pre-trained language models. It is divided into four parts. Part I p…resents the representation learning techniques for multiple language entries, including words, sentences and documents, as well as pre-training techniques. Part II then introduces the related representation techniques to NLP, including graphs, cross-modal entries, and robustness. Part III then introduces the representation techniques for the knowledge that are closely related to NLP, including entity-based world knowledge, sememe-based linguistic knowledge, legal domain knowledge and biomedical domain knowledge. Lastly, Part IV discusses the remaining challenges and future research directions.The theories and algorithms of representation learning presented can also benefit other related domains such as machine learning, socialnetwork analysis, semantic Web, information retrieval, data mining and computational biology. This book is intended for advanced undergraduate and graduate students, post-doctoral fellows, researchers, lecturers, and industrial engineers, as well as anyone interested in representation learning and natural language processing.As compared to the first edition, the second edition (1) provides a more detailed introduction to representation learning in Chapter 1; (2) adds four new chapters to introduce pre-trained language models, robust representation learning, legal knowledge representation learning and biomedical knowledge representation learning; (3) updates recent advances in representation learning in all chapters; and (4) corrects some errors in the first edition. The new contents will be approximately 50%+ compared to the first edition. This is an open access book.
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Zustand: New. The essays in this interdisciplinary book cover a range of implementations and designs, from formal computational models to large-scale NL processing systems. Editor(s): Iwanska, Lucja; Shapiro, Stuart C. Series: American Association for Artificial Intelligence. Num Pages: 480 pages, Illustrations, ports. BIC Class…ification: UYQL. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly; (UU) Undergraduate. Dimension: 224 x 155 x 35. Weight in Grams: 703. . 2000. Illustrated. paperback. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Zustand: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Seiten: 544 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book provides an overview of the recent advances in representation learning theory, algorithms, and applications for natural language processing (NLP), ranging from word embeddings to pre-trained language models. It is divi…ded into four parts. Part I presents the representation learning techniques for multiple language entries, including words, sentences and documents, as well as pre-training techniques. Part II then introduces the related representation techniques to NLP, including graphs, cross-modal entries, and robustness. Part III then introduces the representation techniques for the knowledge that are closely related to NLP, including entity-based world knowledge, sememe-based linguistic knowledge, legal domain knowledge and biomedical domain knowledge. Lastly, Part IV discusses the remaining challenges and future research directions.The theories and algorithms of representation learning presented can also benefit other related domains such as machine learning, socialnetwork analysis, semantic Web, information retrieval, data mining and computational biology. This book is intended for advanced undergraduate and graduate students, post-doctoral fellows, researchers, lecturers, and industrial engineers, as well as anyone interested in representation learning and natural language processing.As compared to the first edition, the second edition (1) provides a more detailed introduction to representation learning in Chapter 1; (2) adds four new chapters to introduce pre-trained language models, robust representation learning, legal knowledge representation learning and biomedical knowledge representation learning; (3) updates recent advances in representation learning in all chapters; and (4) corrects some errors in the first edition. The new contents will be approximately 50%+ compared to the first edition. This is an open access book.
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Zustand: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Seiten: 544 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book provides an overview of the recent advances in representation learning theory, algorithms, and applications for natural language processing (NLP), ranging from word embeddings to pre-trained language models. It is divi…ded into four parts. Part I presents the representation learning techniques for multiple language entries, including words, sentences and documents, as well as pre-training techniques. Part II then introduces the related representation techniques to NLP, including graphs, cross-modal entries, and robustness. Part III then introduces the representation techniques for the knowledge that are closely related to NLP, including entity-based world knowledge, sememe-based linguistic knowledge, legal domain knowledge and biomedical domain knowledge. Lastly, Part IV discusses the remaining challenges and future research directions.The theories and algorithms of representation learning presented can also benefit other related domains such as machine learning, socialnetwork analysis, semantic Web, information retrieval, data mining and computational biology. This book is intended for advanced undergraduate and graduate students, post-doctoral fellows, researchers, lecturers, and industrial engineers, as well as anyone interested in representation learning and natural language processing.As compared to the first edition, the second edition (1) provides a more detailed introduction to representation learning in Chapter 1; (2) adds four new chapters to introduce pre-trained language models, robust representation learning, legal knowledge representation learning and biomedical knowledge representation learning; (3) updates recent advances in representation learning in all chapters; and (4) corrects some errors in the first edition. The new contents will be approximately 50%+ compared to the first edition. This is an open access book.
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