8 (905) 200-03-37 Владивосток
с 09:00 до 19:00
CHN - 1.14 руб. Сайт - 17.98 руб.

Обработка естественного языка (красота) на естественном языке (США)

Цена: 1 351руб.    (¥75.1)
Артикул: 617968092959

Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.

Этот товар на Таобао Описание товара
Продавец:陕西新华发行图书专营店
Адрес:Сычуань
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥22.8410руб.
¥154.622 781руб.
¥79.91 437руб.
¥69.61 252руб.
  • Информация о товаре
  • Фотографии

Многочисленная обработка естественного языка

делать  (Американец) Даниэль М.Бикель, (США) Имед Зитуни;
Конечно   цена:99
вне&Ensp; издание&Encp; Общество:Machinery Industry Press
Дата публикации:01 февраля 2015 г.
Страница &Nbsp; номер:448
Пакет   кадр:Оплата в мягкой обложке
ISBN:9787111484912
Оглавление
●Издатель
Переводчик
Предисловие
Об авторе
Часть теории
Чжан находит структуру слова
1.1 слова и части
1.1.1 CI Yuan
1.1.2 форма слова
1.1.3 овощи
1.1.4 Тип исследования
1.2 Проблемы и проблемы
1.2.1 Нерегулярность
1.2.2 Неоднозначность
1.2.3 Возможность
1.3 Модель модели
1.3.1 Проверьте словарь
1.3.2 Ограниченная форма состояния
1.3.3 на основе формы единства
1.3.4 Функциональная форма
1.3.5 Индукция лица
1.4 Резюме
Глава 2 Найдите структуру документа
2.1 Обзор
2.1.1 Обнаружение границы предложения
2.1.2 Обнаружение границ темы
2.2 Метод
2.2.1 Сгенерировать метод классификации последовательностей
2.2.2 Дифференциальная часть класса метода бюро
2.2.3 Метод классификации дифференциальной последовательности
2.2.4 Смешанный метод
2.2.5. Глобальное расширение сегментации предложений
2.3 Сложность метода
2.4 Производительность метода
2.5 функции
2.5.1 Характеристики текста и голоса одновременно
2.5.2. Используется только для характеристик текста
2.5.3 голосовые функции
2.6 Фаза лечения
2.7 Обсуждение
2.8 Резюме
Глава 3
3.1 Анализ естественного языка
3.2 Библиотека: метод, управляемый данными, проанализирован методом предложения
3.3 Выражение структуры предложения
3.3.1 Анализ синтаксиса зависимой диаграммы
3.3.2 Анализ метода предложения с использованием дерева структуры фразы
3.4 АЛГОРИТМ АНАЛИЗ
3.4.1 Переход к анализу встреч
3.4.2 Анализ ультра -диаграммы и линейной диаграммы
3.4.3 Минимальное генерирующее дерево и зависимый анализ
3.5 Анализ в анализе
3.5.1 Вероятность.
3.5.2.
3.5.3 Анализ предложения модели суждения
3.6 Вопрос о многословном языке: что такое Ci Yuan
3.6.1 Выращивание, экземпляр и кодирование
3.6.2 слова
3.6.3 Морфология
3.7 Резюме
Глава 4 Анализ SEMETER
4.1 Обзор
4.2 Семантическая интерпретация
4.2.1 Структура Неоднозначность
4.2.2 Значение слов
4.2.3 Решение сущностей и событий
4.2.
4.2.5 Значение
4.3 Системная парадигма
4,4 слова
4.4.1 Ресурсы
4.4.2 Система
4.4.3 Программное обеспечение
4.5 ПРЕДИСЛОВНЫЕ СЛОВА—
4.5.1 Ресурсы
4.5.2 Система
4.5.3 Программное обеспечение
4.6 Значение
4.6.1 Ресурсы
4.6.2 Система
4.6.3 Программное обеспечение
4.7 Резюме
4.7.1 Слово значение для устранения недостатков
4.7.2 Предикат обсуждает структуру элемента
4.7.3 Значение Юань шоу
Глава 5 Языковая модель
5.1 Обзор
5.2N YUAN MODEL
5.3 Оценка языковой модели
5.4 Оценка параметров
5.4.1 Предпочтительная и Грейв Оценка является гладкой
5.4.2 Оценка байесовских параметров
5.4.3
5.5 Адаптация языковой модели
5.6 Типы языковой модели
5.6.1.
5.6.2 Изменить модель на длинном языке
5.6.3 Модель дифференциального языка
5.6.4 Модель языка на основе предложения
5.6.5 Предпочтительная модель языка энтропии
5.6.6 ФАНТАРИЗОВАННАЯ ЯЗУАЛЬНАЯ МОДЕЛЯ
5.6.7 Другие языковые модели на основе дерева
5.6.8 -байесовская языковая модель на основе темы
5.6.9 Модель языка нейронной сети
5.7 конкретные проблемы с моделированием языка
5.7.1 Моделирование языка насыщенного языка
5.7.2 Выбор азиатского отделения CI
5.7.3 Моделирование модели
5.7.4 не -слова язык
5.7.5 говорящий и письменный язык
5.8 Моделирование многослого и кросс -языка
5.8.1 Моделирование мульти -языка
5.8.2 Моделирование поперечного языка
5.9 Резюме
Глава 6 Управление текстом
6.1 Обзор
6.2 Распознавание текста, содержащая задачу
6.2.1 Определение проблемы
6.2.2rte Challenges
6.2.3 Текст оценки, содержащий производительность системы
6.2.4 Применение текста, содержащих решения
6.2.5 RTE Research на других языках
6.3 Структура распознавания текста
6.3.1 Требования
6.3.2 Анализ
6.3.3 Полезные компоненты
6.3.4 Общая модель
6.3.5 Реализация
6.3.6 Выравнивание
6.3.7 Рассуждение
6.3.8 Обучение
6.4 Анализ случая
6.4.1 Исключения
6.4.2 RTE на основе расстояния редактирования
6.4.3 Метод преобразования -на основе преобразования
6.4.4 Логическое представление и рассуждение
6.4.5 Независимость в соответствии с содержанием выравнивания обучения
6.4.6 Используйте несколько выравнивания в RTE
6.4.7 Естественная логика
6.4.8.
6.4.9 Глобальное сходство ограниченной в зависимости от контекста депозита и ниже
6.4.10rte потенциального рассуждения о выравнивании
6,5RTE дальнейшие исследования
6.5.1 Улучшенный анализатор
6.5.2 Изобретения или решить новые проблемы
6.5.3 База знаний о разработке
6.5.4 Лучшая оценка RTE
6.6 Полезные ресурсы
6.6.1 Литература
6.6.2 База знаний
6.6.3 Пакет обработки естественного языка
6.7 Резюме
Глава 7 Анализ многослойных эмоций и субъективности
7.1 Обзор
7.2 Определение
7.3 Эмоции и субъективный анализ на английском языке
7.3.1 Словарь
7.3.2 Библиотека Коргала
7.3.3 Инструменты
7.4 Слово -Уровень и Фразы
7.4.1 Метод на основе словаря
7.4.2 Метод на основе корпуса
7.5.
7.5.1 Словарь на основе словаря
7.5.2 на основе корпуса
7.6 ДОКУМЕНТА
7.6.1 Словарь на основе словаря
7.6.2 на основе корпуса
7.7 Что эффективно и что недействительно
7.7.1 Лучшая ситуация: корпус, который был отмечен искусственно помеченной
7.7.2 Неокрашенная ситуация: картирование с перекрестным языком на основе корпуса
7.7.3 Третий руководитель: 孳 孳 Словарь
7.7.4 Четвертая ситуация: Словарь перевода
7.7.5 Сравнение различных возможных методов
7.8 Резюме
Часть 2 Практика
Глава 8 Обнаружение и отслеживание сущностей
8.1 Обзор
8.2 Упомяните тестирование
8.2.1 Классификация данных -управляемой
8.2.2 Поиск упомянулся
8.2.3 Упомяните характеристики обнаружения
8.2.4 Упомяните эксперименты по тестированию
8.3 относится к ликвидации
8.3.1 Строительство колокольчика
8.3.2 Обыкновенно относится к моделям: ссылки и модели введения
8.3.3 Модель оптической энтропийной связи
8.3.4 вместе относится к эксперименту по устранению
8.4 Резюме
Глава 9 Отношения и событие
9.1 Обзор
9.2 Отношения и события
9. Категория отношений
9.4 Тяжелые отношения в качестве классификации
9.4.1 Алгоритм
9.4.2 Особенности
9.4.3 Классификатор
9.5 Другие методы извлечения отношений
9.5.1 Наблюдение за бездельным управлением и полузащиленным методом
9.5.2 Основной метод
9.5.3 Комбинированный метод физического и обнаружения отношений
9.6 Инцидент
9.7 Метод извлечения событий
9.8 Супер предложение
9.9 Сопоставление событий
9.10 Будущее направление рисунка события
9.11 Резюме
Глава 0 Машинный перевод
10.1 Статус статуса машинного перевода
10.2 Оценка машинного перевода
10.2.1 Ручная оценка
10.2.2 Автоматическая оценка
10.2.3wer.ble.meteor и т. Д.
10,3 слова
10.3.1
10.3.2бм модель 1
10.3.3 Ожидание преобладает
10.3.4 Модель выравнивания
10.3.5 Симметричный
10.3.6 Слова проблемы машинного обучения выровнены
10.4 Модель перевода на основе фраз
10.4.1 Модель
10.4.2 Обучение
10.4.3 Декодирование
10.4.4 кубические ветви
10.4.5 Регулировка цифровых линейных моделей и параметров
10.4.6 Размер модели управления
10.5 Модель перевода на основе дерева
10.5.1 Модель перевода слоя слоя
10.5.2 Линейная диаграмма декодирование
10.5.3 Модель на основе предложения
10.6 Лингвистическая задача
10.6.1 Выбор перевода
10.6.2 Морфология
10.6.3 Заказ слов
10.7 Инструменты и ресурсы данных
10.7.1 Основные инструменты
10.7.2 Система машинного перевода
10.7.3 Параллельные классы
10.8 Будущее направление
10.9 Резюме
Глава 1 Поиск информации о кросс -языке
11.1 Обзор
11.2 Предварительная обработка документа
11.2.1 Синтаксис документа и кодирование
11.2.2 Слова Метафизические
11.2.3 Стандартизация
11.2.4 Лучшая практика предварительной обработки
11.3 Поиск информации по одному языке
11.3.1 Представление документа
11.3.2 Индексная структура
11.3.3 Поиск модели
11.3.4 Расширение запроса
11.3.5 Модель приоритета документа
11.3.6 Лучшая практика выбора модели
11.4CLIR
11.4.1 Метод на основе перевода
11.4.2 машинный перевод
11.4.3 Документация промежуточного языка
11.4.4 Лучшая практика
11.5 Извлечение информации о многословном языке
11.5.1 признание языка
11.5.2mlir Индексное учреждение
11.5.3 Строка запроса перевода
11.5.4 Совокупная модель
11.5.5 Лучшая практика
11.6 Оценка поиска информации
11.6.1 Установите экспериментальную среду
11.6.2 Связанная оценка
11.6.3 Индикаторы оценки
11.6.4 существующий набор данных
11.6.5 Лучшая практика
11.7 Инструменты, программное обеспечение и ресурсы
11.8 Резюме
2 главы мульти -языковой автоматический реферат
12.1 Обзор
12.2 Метод автоматического расщепления
12.2.1 Традиционные методы
12.2.2 Метод на основе рисунка
12.2.3.
12.2.4 Multi -Language Automatic Marue
12.3 Оценка
12.3.1 Ручная оценка
12.3.2 Автоматическая оценка
12.3.3 Недавняя разработка автоматической системы оценки диссертации
12.3.4 Метод автоматической оценки автоматического распространения многослойного языка
12.4 Как построить систему автоматического выбора
12.4.1 Материал
12.4.2 Инструменты
12.4.3 Объяснение
12.5 Оценка конкуренции и набора данных
12.5.1 Оценка конкурса
12.5.2 Набор данных
12.6 Резюме
3 Система вопросов и ответов главы
13.1 Обзор и история
13.2 Архитектура
13.3 Приобретение и обработка источника
13.4 Анализ проблем
13.5 Поиск и извлечение кандидатов
13.5.1 Не -структурированный поиск ресурсов
13.5.2 Извлечение кандидата неструктурированного исходного текста
13.5.3 Извлечение кандидата структурированного текстового текста
13.6 Ответьте на счет
13.6.1 Обзор методов
13.6.2 Комбинация доказательств
13.6.3 Расширение для перечисления типа проблем
13.7 Cross -Language Q & A
13.8 Тематическое исследование
13.9 Оценка
13.9.1 Задача оценки
13.9.2 Правильность суждения
13.9.3 Измерение производительности
13.10 Текущие и будущие проблемы
13.11 Резюме и дальнейшее чтение
Глава 4 уточняет
14.1 Обзор
14.2 Пример
14.3 Связанный и избыток
14.4Rosetta Consortium System
14.4.1 Документ и подготовка корпуса
14.4.2 Индекс
14.4.3 Запрос Ответ
14.5 Другие методы уточнения
14.5.1 Системная архитектура
14.5.2 Корреляция
14.5.3 избыточный
14.5.4
14.5.5
14.6 Оценка и индикаторы
14.7 Резюме
5 ГЛАВА ПЕРЕЛЬНАЯ ДИАГРОГА
15.1 Обзор
15.2 Система разговорного диалога
15.2.1 распознавание и понимание голоса
15.2.2 Генерация голоса
15.2.3 Диалоговый менеджер
15.2.4 Интерфейс голосового пользователя
15.3 Форма диалога
15.4 Выбор маршрута на естественном языке
15.5 Трехгранографическое приложение диалога
15.6 Цикл непрерывного улучшения
15.7.
15.8 Локализация системы перорального диалога
15.8.1 Локализация процесса вызова
15.8.2 Локализация напоминания
15.8.3 Локализация грамматики
15.8.4 исходные данные
15.8.5 Обучение
15.8.6 Тест
15.9 Резюме
Глава 6 Встреча с естественным языком двигатель лечения
16.1 Обзор
16.2 Ожидания атрибутов совокупного голоса и архитектуры двигателя NLP
16.2.1 Гибкая распределенная компонентизация
16.2.2 Вычислительная эффективность
16.2.3 Функция работы данных
16.2.4 Разальное лечение
16.3 Архитектура агрегации
16.3.1UIMA
16.3.2GATE
16.3.3InfoSphere Streams
16.4 Тематическое исследование
16.4.1 ГАЛА ВВСИОНАЛЬНА
16.4.2.
16.4.3 Реальная служба перевода времени
16.5 Урок урок
16.5.1 Сегментация включает в себя взвешивание между задержкой и точностью
16.5.2 Совместная оптимизация и совместимость
16.5.3 Модель данных должна быть использована
16.5.4 Задача оценки эффективности
16.5.5 Тренировка передней волны
16.6 Резюме
16.7UIMA Пример кода
индекс
Пунктирное содержание

краткое введение

Эта книга представляет собой книгу, которая всесторонне объясняет, как построить сильную и точную систему обработки естественного языка с мультиголкой.Часть основной концепции и теоретической основы современной обработки естественного языка показывает текущее понимание слов и файловых структур, анализ грамматики, языка моделирования, идентификации, содержащей и обнаружения избыточности.Вторая часть эффективно описывает фактические соображения, связанные с построением реальных приложений, включая извлечение информации, машинный перевод, поиск/поиск информации, резюме, Q & A, переработка, обработка строк сборки и т. Д.

об авторе

(Американец) Даниэль М.Бикель, (США) Имед Зитуни;

Даниэль М.Бикель в настоящее время является хорошим научным сотрудником в Google и разрабатывает новый метод обработки естественного языка и распознавания голоса.Во время работы IBM он структурировал систему перехвата для мультиклагуальной информации IBM Gale и автоматической системы ответов.Во время пост -докторанта после того, как после Университета Пенсильвании он построил масштабируемый мультилуалый анализ двигателя.

Имед Зитуни в настоящее время является хорошим исследователем в Microsoft.С 2004 по 2012 год он был хорошим ученым -исследователем и руководил рабочей группой извлечения арабской информации и ресурсов по арабской информации.До этого он также руководил группой по обработке голоса/естественного языка в области голоса/естественного языка и лаборатории Bell/Alkattown для моделирования языка и вызова маршрутизации.Его исследование включает в себя машинный перевод, обработку естественного языка и разговорную систему диалога.... ...