9781032224565 - graph learning and network science for natural language processing (computational intelligence techniques) (22 resultados)
Graph Learning and Network Science for Natural Language Processing
Garg, Muskan (EDT); Gupta, Amit Kumar (EDT); Prasad, Rajesh (EDT)
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Graph Learning and Network Science for Natural Language Processing
Garg, Muskan (EDT); Gupta, Amit Kumar (EDT); Prasad, Rajesh (EDT)
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Graph Learning and Network Science for Natural Language Processing
Garg, Muskan (EDT); Gupta, Amit Kumar (EDT); Prasad, Rajesh (EDT)
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Graph Learning and Network Science for Natural Language Processing
Garg, Muskan (EDT); Gupta, Amit Kumar (EDT); Prasad, Rajesh (EDT)
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Hardback. Condición: New. Advances in graph-based natural language processing (NLP) and information retrieval tasks have shown the importance of processing using the Graph of Words method. This book covers recent concrete information, from the basics to advanced level, about graph-based learning, such as neural network-based app…roaches, computational intelligence for learning parameters and feature reduction, and network science for graph-based NPL. It also contains information about language generation based on graphical theories and language models.Features:Presents a comprehensive study of the interdisciplinary graphical approach to NLPCovers recent computational intelligence techniques for graph-based neural network modelsDiscusses advances in random walk-based techniques, semantic webs, and lexical networksExplores recent research into NLP for graph-based streaming dataReviews advances in knowledge graph embedding and ontologies for NLP approachesThis book is aimed at researchers and graduate students in computer science, natural language processing, and deep and machine learning.
Graph Learning and Network Science for Natural Language Processing
Garg, Muskan (Editor)/ Gupta, Amit Kumar (Editor)/ Prasad, Rajesh (Editor)
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Hardcover. Condición: Brand New. 272 pages. 9.00x6.00x0.81 inches. In Stock.
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Condición: New. Dr. Muskan Garg is a Postdoctoral research associate at University of Florida, whose research focuses on the problems in natural language processing, information retrieval, and social media analysis. She received her Masters and PhD from.
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Condición: New. 2022. 1st Edition. Hardcover. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Buch. Condición: Neu. Graph Learning and Network Science for Natural Language Processing | Amit Kumar Gupta (u. a.) | Buch | Computational Intelligence Techniques | Einband - fest (Hardcover) | Englisch | 2022 | Taylor & Francis Ltd | EAN 9781032224565 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Her…sfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
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Hardback. Condición: New. Advances in graph-based natural language processing (NLP) and information retrieval tasks have shown the importance of processing using the Graph of Words method. This book covers recent concrete information, from the basics to advanced level, about graph-based learning, such as neural network-based app…roaches, computational intelligence for learning parameters and feature reduction, and network science for graph-based NPL. It also contains information about language generation based on graphical theories and language models.Features:Presents a comprehensive study of the interdisciplinary graphical approach to NLPCovers recent computational intelligence techniques for graph-based neural network modelsDiscusses advances in random walk-based techniques, semantic webs, and lexical networksExplores recent research into NLP for graph-based streaming dataReviews advances in knowledge graph embedding and ontologies for NLP approachesThis book is aimed at researchers and graduate students in computer science, natural language processing, and deep and machine learning.
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Advances in graph-based natural language processing (NLP) and information retrieval tasks have shown the importance of processing using the Graph of Words method. This book covers recent concrete information, from the basics to advanced le…vel, about graph-based learning, such as neural network-based approaches, computational intelligence for learning parameters and feature reduction, and network science for graph-based NPL. It also contains information about language generation based on graphical theories and language models.Features:Presents a comprehensive study of the interdisciplinary graphical approach to NLPCovers recent computational intelligence techniques for graph-based neural network modelsDiscusses advances in random walk-based techniques, semantic webs, and lexical networksExplores recent research into NLP for graph-based streaming dataReviews advances in knowledge graph embedding and ontologies for NLP approachesThis book is aimed at researchers and graduate students in computer science, natural language processing, and deep and machine learning. 256 pp. Englisch.
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Buch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Advances in graph-based natural language processing (NLP) and information retrieval tasks have shown the importance of processing using the Graph of Words method. This book covers recent concrete information, from the basics to advanced level,…about graph-based learning, such as neural network-based approaches, computational intelligence for learning parameters and feature reduction, and network science for graph-based NPL. It also contains information about language generation based on graphical theories and language models.Features:Presents a comprehensive study of the interdisciplinary graphical approach to NLPCovers recent computational intelligence techniques for graph-based neural network modelsDiscusses advances in random walk-based techniques, semantic webs, and lexical networksExplores recent research into NLP for graph-based streaming dataReviews advances in knowledge graph embedding and ontologies for NLP approachesThis book is aimed at researchers and graduate students in computer science, natural language processing, and deep and machine learning.
