Artículos relacionados a Linguistic Resources for Natural Language Processing:...

Linguistic Resources for Natural Language Processing: On the Necessity of Using Linguistic Methods to Develop NLP Software - Tapa dura

 
9783031438103: Linguistic Resources for Natural Language Processing: On the Necessity of Using Linguistic Methods to Develop NLP Software

Sinopsis

Empirical - data-driven, neural network-based, probabilistic, and statistical - methods seem to be the modern trend. Recently, OpenAI's ChatGPT, Google's Bard and Microsoft's Sydney chatbots have been garnering a lot of attention for their detailed answers across many knowledge domains. In consequence, most AI researchers are no longer interested in trying to understand what common intelligence is or how intelligent agents construct scenarios to solve various problems. Instead, they now develop systems that extract solutions from massive databases used as cheat sheets. In the same manner, Natural Language Processing (NLP) software that uses training corpora associated with empirical methods are trendy, as most researchers in NLP today use large training corpora, always to the detriment of the development of formalized dictionaries and grammars.

Not questioning the intrinsic value of many software applications based on empirical methods, this volume aims at rehabilitating the linguistic approach to NLP. In an introduction, the editor uncovers several limitations and flaws of using training corpora to develop NLP applications, even the simplest ones, such as automatic taggers.

The first part of the volume is dedicated to showing how carefully handcrafted linguistic resources could be successfully used to enhance current NLP software applications. The second part presents two representative cases where data-driven approaches cannot be implemented simply because there is not enough data available for low-resource languages. The third part addresses the problem of how to treat multiword units in NLP software, which is arguably the weakest point of NLP applications today but has a simple and elegant linguistic solution.

It is the editor's belief that readers interested in Natural Language Processing will appreciate the importance of this volume, both for its questioning of the training corpus-based approaches and for the intrinsic value of the linguistic formalization and the underlying methodology presented.


"Sinopsis" puede pertenecer a otra edición de este libro.

Acerca del autor

Max Silberztein is a Professor of Linguistics, Computational Linguistics and Computer Science at the Université de Franche-Comté. He is the author of the three NLP software platforms (INTEX, NooJ and ATISHS), two books (Dictionnaires électroniques et analyse automatique de textes: le système INTEX, Masson 1993; Formalizing Natural Languages: the NooJ approach, Wiley 2016), and editor of over 15 volumes of selected Proceedings in Springer CCIS and LNCS series.


De la contraportada

Empirical — data-driven, neural network-based, probabilistic, and statistical — methods seem to be the modern trend. Recently, OpenAI’s ChatGPT, Google’s Bard and Microsoft’s Sydney chatbots have been garnering a lot of attention for their detailed answers across many knowledge domains. In consequence, most AI researchers are no longer interested in trying to understand what common intelligence is or how intelligent agents construct scenarios to solve various problems. Instead, they now develop systems that extract solutions from massive databases used as cheat sheets. In the same manner, Natural Language Processing (NLP) software that uses training corpora associated with empirical methods are trendy, as most researchers in NLP today use large training corpora, always to the detriment of the development of formalized dictionaries and grammars.

Not questioning the intrinsic value of many software applications based on empirical methods, this volume aims at rehabilitating the linguistic approach to NLP. In an introduction, the editor uncovers several limitations and flaws of using training corpora to develop NLP applications, even the simplest ones, such as automatic taggers.

The first part of the volume is dedicated to showing how carefully handcrafted linguistic resources could be successfully used to enhance current NLP software applications. The second part presents two representative cases where data-driven approaches cannot be implemented simply because there is not enough data available for low-resource languages. The third part addresses the problem of how to treat multiword units in NLP software, which is arguably the weakest point of NLP applications today but has a simple and elegant linguistic solution.

It is the editor's belief that readers interested in Natural Language Processing will appreciate the importance of this volume, both for its questioning of the training corpus-based approaches and for the intrinsic value of the linguistic formalization and the underlying methodology presented.


"Sobre este título" puede pertenecer a otra edición de este libro.

Comprar usado

Condición: Como Nuevo
Unread book in perfect condition...
Ver este artículo

EUR 2,25 gastos de envío en Estados Unidos de America

Destinos, gastos y plazos de envío

Comprar nuevo

Ver este artículo

EUR 7,65 gastos de envío en Estados Unidos de America

Destinos, gastos y plazos de envío

Otras ediciones populares con el mismo título

9783031438134: Linguistic Resources for Natural Language Processing: On the Necessity of Using Linguistic Methods to Develop NLP Software

Edición Destacada

ISBN 10:  3031438132 ISBN 13:  9783031438134
Editorial: Springer, 2025
Tapa blanda

Resultados de la búsqueda para Linguistic Resources for Natural Language Processing:...

Imagen de archivo

Publicado por Springer, 2024
ISBN 10: 3031438108 ISBN 13: 9783031438103
Nuevo Tapa dura

Librería: Best Price, Torrance, CA, Estados Unidos de America

Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas Valoración 5 estrellas, Más información sobre las valoraciones de los vendedores

Condición: New. SUPER FAST SHIPPING. Nº de ref. del artículo: 9783031438103

Contactar al vendedor

Comprar nuevo

EUR 148,21
Convertir moneda
Gastos de envío: EUR 7,65
A Estados Unidos de America
Destinos, gastos y plazos de envío

Cantidad disponible: 1 disponibles

Añadir al carrito

Imagen de archivo

Silberztein, Max (EDT)
Publicado por Springer, 2024
ISBN 10: 3031438108 ISBN 13: 9783031438103
Nuevo Tapa dura

Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America

Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas Valoración 5 estrellas, Más información sobre las valoraciones de los vendedores

Condición: New. Nº de ref. del artículo: 46854761-n

Contactar al vendedor

Comprar nuevo

EUR 153,77
Convertir moneda
Gastos de envío: EUR 2,25
A Estados Unidos de America
Destinos, gastos y plazos de envío

Cantidad disponible: Más de 20 disponibles

Añadir al carrito

Imagen de archivo

Publicado por Springer, 2024
ISBN 10: 3031438108 ISBN 13: 9783031438103
Nuevo Tapa dura

Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido

Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas Valoración 5 estrellas, Más información sobre las valoraciones de los vendedores

Condición: New. In. Nº de ref. del artículo: ria9783031438103_new

Contactar al vendedor

Comprar nuevo

EUR 147,92
Convertir moneda
Gastos de envío: EUR 13,86
De Reino Unido a Estados Unidos de America
Destinos, gastos y plazos de envío

Cantidad disponible: Más de 20 disponibles

Añadir al carrito

Imagen de archivo

Silberztein, Max (EDT)
Publicado por Springer, 2024
ISBN 10: 3031438108 ISBN 13: 9783031438103
Nuevo Tapa dura

Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido

Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas Valoración 5 estrellas, Más información sobre las valoraciones de los vendedores

Condición: New. Nº de ref. del artículo: 46854761-n

Contactar al vendedor

Comprar nuevo

EUR 147,90
Convertir moneda
Gastos de envío: EUR 17,35
De Reino Unido a Estados Unidos de America
Destinos, gastos y plazos de envío

Cantidad disponible: Más de 20 disponibles

Añadir al carrito

Imagen de archivo

Silberztein, Max (EDT)
Publicado por Springer, 2024
ISBN 10: 3031438108 ISBN 13: 9783031438103
Antiguo o usado Tapa dura

Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America

Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas Valoración 5 estrellas, Más información sobre las valoraciones de los vendedores

Condición: As New. Unread book in perfect condition. Nº de ref. del artículo: 46854761

Contactar al vendedor

Comprar usado

EUR 166,18
Convertir moneda
Gastos de envío: EUR 2,25
A Estados Unidos de America
Destinos, gastos y plazos de envío

Cantidad disponible: Más de 20 disponibles

Añadir al carrito

Imagen de archivo

Publicado por Springer, 2024
ISBN 10: 3031438108 ISBN 13: 9783031438103
Nuevo Tapa dura

Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America

Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas Valoración 5 estrellas, Más información sobre las valoraciones de los vendedores

Condición: New. Nº de ref. del artículo: I-9783031438103

Contactar al vendedor

Comprar nuevo

EUR 177,32
Convertir moneda
Gastos de envío: GRATIS
A Estados Unidos de America
Destinos, gastos y plazos de envío

Cantidad disponible: Más de 20 disponibles

Añadir al carrito

Imagen del vendedor

Max Silberztein
ISBN 10: 3031438108 ISBN 13: 9783031438103
Nuevo Tapa dura
Impresión bajo demanda

Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania

Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas Valoración 5 estrellas, Más información sobre las valoraciones de los vendedores

Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Empirical - data-driven, neural network-based, probabilistic, and statistical - methods seem to be the modern trend. Recently, OpenAI's ChatGPT, Google's Bard and Microsoft's Sydney chatbots have been garnering a lot of attention for their detailed answers across many knowledge domains. In consequence, most AI researchers are no longer interested in trying to understand what common intelligence is or how intelligent agents construct scenarios to solve various problems. Instead, they now develop systems that extract solutions from massive databases used as cheat sheets. In the same manner, Natural Language Processing (NLP) software that uses training corpora associated with empirical methods are trendy, as most researchers in NLP today use large training corpora, always to the detriment of the development of formalized dictionaries and grammars.Not questioning the intrinsic value of many software applications based on empirical methods, this volume aims at rehabilitating the linguistic approach to NLP. In an introduction, the editor uncovers several limitations and flaws of using training corpora to develop NLP applications, even the simplest ones, such as automatic taggers.The first part of the volume is dedicated to showing how carefully handcrafted linguistic resources could be successfully used to enhance current NLP software applications. The second part presents two representative cases where data-driven approaches cannot be implemented simply because there is not enough data available for low-resource languages. The third part addresses the problem of how to treat multiword units in NLP software, which is arguably the weakest point of NLP applications today but has a simple and elegant linguistic solution.It is the editor's belief that readers interested in Natural Language Processing will appreciate the importance of this volume, both for its questioning of the training corpus-based approaches and for the intrinsic value of the linguistic formalization and the underlying methodology presented. 240 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783031438103

Contactar al vendedor

Comprar nuevo

EUR 160,49
Convertir moneda
Gastos de envío: EUR 23,00
De Alemania a Estados Unidos de America
Destinos, gastos y plazos de envío

Cantidad disponible: 2 disponibles

Añadir al carrito

Imagen del vendedor

Publicado por Springer Nature Switzerland, 2024
ISBN 10: 3031438108 ISBN 13: 9783031438103
Nuevo Tapa dura
Impresión bajo demanda

Librería: moluna, Greven, Alemania

Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas Valoración 5 estrellas, Más información sobre las valoraciones de los vendedores

Gebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Addresses the topic of multiword units in NLP software and the issue low-resource languagesDiscusses training corpus-based approaches and explains the intrinsic value of linguistic formalizationShows how carefully handcrafted linguistic res. Nº de ref. del artículo: 1027290483

Contactar al vendedor

Comprar nuevo

EUR 136,16
Convertir moneda
Gastos de envío: EUR 48,99
De Alemania a Estados Unidos de America
Destinos, gastos y plazos de envío

Cantidad disponible: Más de 20 disponibles

Añadir al carrito

Imagen de archivo

Silberztein, Max (EDT)
Publicado por Springer, 2024
ISBN 10: 3031438108 ISBN 13: 9783031438103
Antiguo o usado Tapa dura

Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido

Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas Valoración 5 estrellas, Más información sobre las valoraciones de los vendedores

Condición: As New. Unread book in perfect condition. Nº de ref. del artículo: 46854761

Contactar al vendedor

Comprar usado

EUR 168,01
Convertir moneda
Gastos de envío: EUR 17,35
De Reino Unido a Estados Unidos de America
Destinos, gastos y plazos de envío

Cantidad disponible: Más de 20 disponibles

Añadir al carrito

Imagen de archivo

Publicado por Springer, 2024
ISBN 10: 3031438108 ISBN 13: 9783031438103
Nuevo Tapa dura

Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America

Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas Valoración 4 estrellas, Más información sobre las valoraciones de los vendedores

Condición: New. 2024th edition NO-PA16APR2015-KAP. Nº de ref. del artículo: 26398904425

Contactar al vendedor

Comprar nuevo

EUR 189,74
Convertir moneda
Gastos de envío: EUR 3,40
A Estados Unidos de America
Destinos, gastos y plazos de envío

Cantidad disponible: 4 disponibles

Añadir al carrito

Existen otras 5 copia(s) de este libro

Ver todos los resultados de su búsqueda