A Practical Guide to Hybrid Natural Language Processing
Idioma: inglés
Editorial: Springer International Publishing Jun 2020, 2020
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book provides readers with a practical guide to the principles of hybrid approaches to natural language processing (NLP) involving a combination of neural methods and knowledge graphs. To this end, it first introduces the main building blocks and then describes how they can be integrated to support the effective implementation of real-world NLP applications. To illustrate the ideas described, the book also includes a comprehensive set of experiments and exercises involving different algorithms over a selection of domains and corpora in various NLP tasks. Throughout, the authors show how to leverage complementary representations stemming from the analysis of unstructured text corpora as well as the entities and relations described explicitly in a knowledge graph, how to integrate such representations, and how to use the resulting features to effectively solve NLP tasks in a range of domains. In addition, the book offers access to executable code with examples, exercises and real-world applications in key domains, like disinformation analysis and machine reading comprehension of scientific literature. All the examples and exercises proposed in the book are available as executable Jupyter not Elektronisches Buch in a GitHub repository. They are all ready to be run on Google Colaboratory or, if preferred, in a local environment.A valuable resource for anyone interested in the interplay between neural and knowledge-based approaches to NLP, this book is a useful guide for readers with a background in structured knowledge representations as well as those whose main approach to AI is fundamentally based on logic. Further, it will appeal to those whose main background is in the areas of machine and deep learning who are looking for ways to leverage structured knowledge bases to optimize results along the NLP downstream. 296 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783030448295
- Título
- A Practical Guide to Hybrid Natural Language Processing
- Autor
- Jose Manuel Gomez-Perez
- Editorial
- Springer International Publishing Jun 2020
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3030448290
- ISBN 13
- 9783030448295
- Peso del artículo
- 612 gramos
- Dimensiones
- 241x160x22 mm
This book provides readers with a practical guide to the principles of hybrid approaches to natural language processing (NLP) involving a combination of neural methods and knowledge graphs. To this end, it first introduces the main building blocks and then describes how they can be integrated to support the effective implementation of real-world NLP applications. To illustrate the ideas described, the book also includes a comprehensive set of experiments and exercises involving different algorithms over a selection of domains and corpora in various NLP tasks.
Throughout, the authors show how to leverage complementary representations stemming from the analysis of unstructured text corpora as well as the entities and relations described explicitly in a knowledge graph, how to integrate such representations, and how to use the resulting features to effectively solve NLP tasks in a range of domains. In addition, the book offers access to executable code with examples, exercises and real-world applications in key domains, like disinformation analysis and machine reading comprehension of scientific literature. All the examples and exercises proposed in the book are available as executable Jupyter notebooks in a GitHub repository. They are all ready to be run on Google Colaboratory or, if preferred, in a local environment.
A valuable resource for anyone interested in the interplay between neural and knowledge-based approaches to NLP, this book is a useful guide for readers with a background in structured knowledge representations as well as those whose main approach to AI is fundamentally based on logic. Further, it will appeal to those whose main background is in the areas of machine and deep learning who are looking for ways to leverage structured knowledge bases to optimize results along the NLP downstream.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Jose Manuel Gomez-Perez leads the Cogito Research Lab at Expert System in Madrid, Spain, where he focuses on the combination of neural and knowledge-based approaches to enable reading comprehension in machines. His work lies at the intersection of several areas of artificial intelligence, including natural language processing, knowledge graphs and deep learning. He also consults for organizations like the European Space Agency and is the co-founder of ROHub.org, a platform for the intelligent management of scientific information. A former Marie Curie fellow, José Manuel holds a Ph.D. in Computer Science and Artificial Intelligence from Universidad Politécnica de Madrid. He regularly publishes in top scientific conferences and journals and his views have appeared in magazines like Nature and Scientific American, as well as newspapers like El País.
Ronald Denaux is a senior researcher scientist at Expert System. Ronald obtained his MSc in Computer Science from the Technical University Eindhoven, The Netherlands. After a couple of years working in industry as a software developer for a large IT company in The Netherlands, Ronald decided to go back to academia. He obtained a Ph.D., again in Computer Science, from the University of Leeds, UK. Ronald’s research interests have revolved around making semantic web technologies more usable for end users, which has required research into the areas of ontology authoring and reasoning, natural language interfaces, dialogue systems, intelligent user interfaces and user modelling.
Andres Garcia-Silva is a senior research scientist at Expert System, where he works on a variety of fields related to knowledge management and artificial intelligence including semantic technologies, natural language processing, information extraction and retrieval, and machine learning. Andrés holds a Ph.D. and a Master degree in Artificial Intelligence from Universidad Politécnica de Madrid. He has worked as a visiting researcher at the University of Southampton, the Free University of Berlin, and the University of Southern California. Andrés regularly publishes and reviews papers for conferences and workshops in the semantic web research community.“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
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Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
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