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9783031007842 - Mining Structures of Factual Knowledge from Text: An Effort-Light Approach (Synthesis Lectures on Data Mining and Knowledge Discovery) de Ren, Xiang; Han, Jiawei (16 resultados)
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Mining Structures of Factual Knowledge from Text : An Effort-light Approach
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Mining Structures of Factual Knowledge from Text : An Effort-light Approach
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Mining Structures of Factual Knowledge from Text : An Effort-light Approach
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Mining Structures of Factual Knowledge from Text: An Effort-Light Approach (Synthesis Lectures on Data Mining and Knowledge Discovery)
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Mining Structures of Factual Knowledge from Text: An Effort-Light Approach (Synthesis Lectures on Data Mining and Knowledge Discovery)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Mining Structures of Factual Knowledge from Text : An Effort-Light Approach
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
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Mining Structures of Factual Knowledge from Text : An Effort-light Approach
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Mining Structures of Factual Knowledge from Text : An Effort-Light Approach
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2018
ISBN 10: 3031007840 ISBN 13: 9783031007842
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The real-world data, though massive, is largely unstructured, in the form of natural-language text. It is challenging but highly desirable to mine structures from massive text data, without extensive human annotation and labeling. In this book, we investigate the principles and methodologies of mining structures of factual knowledge (e.g., entities and their relationships) from massive, unstructured text corpora. Departing from many existing structure extraction methods that have heavy reliance on human annotated data for model training, our effort-light approach leverages human-curated facts stored in external knowledge bases as distant supervision and exploits rich data redundancy in large text corpora for context understanding. This effort-light mining approach leads to a series of new principles and powerful methodologies for structuring text corpora, including (1) entity recognition, typing and synonym discovery, (2) entity relation extraction, and (3) open-domain attribute-valuemining and information extraction. This book introduces this new research frontier and points out some promising research directions.
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Mining Structures of Factual Knowledge from Text | An Effort-Light Approach
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Mining Structures of Factual Knowledge from Text | An Effort-Light Approach | Xiang Ren (u. a.) | Taschenbuch | Synthesis Lectures on Data Mining and Knowledge Discovery | xv | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9783031007842 | 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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Mining Structures of Factual Knowledge from Text (eng)
Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Mining Structures of Factual Knowledge from Text
Librería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
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Añadir al carritoCondición: Brand New. New. US edition. Print on demand title. Delivery takes 20-25 days.
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Mining Structures of Factual Knowledge from Text
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing Jun 2018, 2018
ISBN 10: 3031007840 ISBN 13: 9783031007842
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The real-world data, though massive, is largely unstructured, in the form of natural-language text. It is challenging but highly desirable to mine structures from massive text data, without extensive human annotation and labeling. In this book, we investigate the principles and methodologies of mining structures of factual knowledge (e.g., entities and their relationships) from massive, unstructured text corpora. Departing from many existing structure extraction methods that have heavy reliance on human annotated data for model training, our effort-light approach leverages human-curated facts stored in external knowledge bases as distant supervision and exploits rich data redundancy in large text corpora for context understanding. This effort-light mining approach leads to a series of new principles and powerful methodologies for structuring text corpora, including (1) entity recognition, typing and synonym discovery, (2) entity relation extraction, and (3) open-domain attribute-value mining and information extraction. This book introduces this new research frontier and points out some promising research directions. 200 pp. Englisch.
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Mining Structures of Factual Knowledge from Text: An Effort-Light Approach (Synthesis Lectures on Data Mining and Knowledge Discovery)
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Mining Structures of Factual Knowledge from Text: An Effort-Light Approach (Synthesis Lectures on Data Mining and Knowledge Discovery)
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Mining Structures of Factual Knowledge from Text
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2018
ISBN 10: 3031007840 ISBN 13: 9783031007842
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Xiang Ren is an Assistant Professor in the Department of Computer Science at USC, affiliated faculty at USC ISI, and a part-time data science advisor at Snap Inc. At USC, Xiang is part of the Machine Learning Center, NLP community, and Center on Knowledge G.
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Mining Structures of Factual Knowledge from Text
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Palgrave Macmillan Jun 2018, 2018
ISBN 10: 3031007840 ISBN 13: 9783031007842
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The real-world data, though massive, is largely unstructured, in the form of natural-language text. It is challenging but highly desirable to mine structures from massive text data, without extensive human annotation and labeling. In this book, we investigate the principles and methodologies of mining structures of factual knowledge (e.g., entities and their relationships) from massive, unstructured text corpora. Departing from many existing structure extraction methods that have heavy reliance on human annotated data for model training, our effort-light approach leverages human-curated facts stored in external knowledge bases as distant supervision and exploits rich data redundancy in large text corpora for context understanding. This effort-light mining approach leads to a series of new principles and powerful methodologies for structuring text corpora, including (1) entity recognition, typing and synonym discovery, (2) entity relation extraction, and (3) open-domain attribute-valuemining and information extraction. This book introduces this new research frontier and points out some promising research directions.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 200 pp. Englisch.
