Semisupervised Learning for Computational Linguistics (Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis)

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9781584885597: Semisupervised Learning for Computational Linguistics (Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis)
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Reseña del editor:

The rapid advancement in the theoretical understanding of statistical and machine learning methods for semisupervised learning has made it difficult for nonspecialists to keep up to date in the field. Providing a broad, accessible treatment of the theory as well as linguistic applications, Semisupervised Learning for Computational Linguistics offers self-contained coverage of semisupervised methods that includes background material on supervised and unsupervised learning.

The book presents a brief history of semisupervised learning and its place in the spectrum of learning methods before moving on to discuss well-known natural language processing methods, such as self-training and co-training. It then centers on machine learning techniques, including the boundary-oriented methods of perceptrons, boosting, support vector machines (SVMs), and the null-category noise model. In addition, the book covers clustering, the expectation-maximization (EM) algorithm, related generative methods, and agreement methods. It concludes with the graph-based method of label propagation as well as a detailed discussion of spectral methods.

Taking an intuitive approach to the material, this lucid book facilitates the application of semisupervised learning methods to natural language processing and provides the framework and motivation for a more systematic study of machine learning.

Biografía del autor:

University of Michigan, Ann Arbor, USA

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Steven Abney
Publicado por Chapman and Hall/CRC (2007)
ISBN 10: 1584885599 ISBN 13: 9781584885597
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Descripción Chapman and Hall/CRC, 2007. HRD. Condición: New. New Book. Shipped from UK in 4 to 14 days. Established seller since 2000. Nº de ref. del artículo: F9-9781584885597

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ABNEY, STEVEN.
Publicado por Chapman and Hall/CRC (2018)
ISBN 10: 1584885599 ISBN 13: 9781584885597
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Steven Abney
Publicado por Taylor Francis Inc, United States (2007)
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Descripción Taylor Francis Inc, United States, 2007. Hardback. Condición: New. Language: English . This book usually ship within 10-15 business days and we will endeavor to dispatch orders quicker than this where possible. Brand New Book. The rapid advancement in the theoretical understanding of statistical and machine learning methods for semisupervised learning has made it difficult for nonspecialists to keep up to date in the field. Providing a broad, accessible treatment of the theory as well as linguistic applications, Semisupervised Learning for Computational Linguistics offers self-contained coverage of semisupervised methods that includes background material on supervised and unsupervised learning. The book presents a brief history of semisupervised learning and its place in the spectrum of learning methods before moving on to discuss well-known natural language processing methods, such as self-training and co-training. It then centers on machine learning techniques, including the boundary-oriented methods of perceptrons, boosting, support vector machines (SVMs), and the null-category noise model. In addition, the book covers clustering, the expectation-maximization (EM) algorithm, related generative methods, and agreement methods. It concludes with the graph-based method of label propagation as well as a detailed discussion of spectral methods. Taking an intuitive approach to the material, this lucid book facilitates the application of semisupervised learning methods to natural language processing and provides the framework and motivation for a more systematic study of machine learning. Nº de ref. del artículo: BTE9781584885597

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Abney, Steven (Author)
Publicado por Chapman & Hall (2007)
ISBN 10: 1584885599 ISBN 13: 9781584885597
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Descripción Chapman & Hall, 2007. Hardcover. Condición: Brand New. 1st edition. 308 pages. 9.50x6.50x1.00 inches. In Stock. Nº de ref. del artículo: __1584885599

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Publicado por Chapman and Hall/CRC 2007-09-17 (2007)
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