Învățarea automată pentru text

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 3 voturi.

Titlul original:

Machine Learning for Text

Conținutul cărții:

Această a doua ediție a manualului acoperă un cadru organizat coerent pentru analiza textelor, care integrează materiale extrase din subiectele intersectate ale recuperării informațiilor, învățării automate și procesării limbajului natural. O importanță deosebită este acordată metodelor de învățare profundă. Capitolele din această carte cuprind trei mari categorii: 1. Algoritmi de bază: Capitolele de la 1 la 7 discută algoritmii clasici pentru analiza textului, cum ar fi preprocesarea, calculul similarității, modelarea subiectului, factorizarea matricei, gruparea, clasificarea, regresia și analiza de ansamblu.

2. Învățarea sensibilă la domeniu și regăsirea informațiilor: Capitolele 8 și 9 tratează modelele de învățare în medii eterogene, cum ar fi o combinație de text cu multimedia sau linkuri web. Problema recuperării informațiilor și a căutării pe Web este, de asemenea, discutată în contextul relației sale cu clasificarea și metodele de învățare automată. 3. Prelucrarea limbajului natural: Capitolele de la 10 la 16 discută diverse aplicații centrate pe secvențe și pe limbajul natural, cum ar fi ingineria caracteristicilor, modelele neuronale de limbaj, învățarea profundă, transformatoarele, modelele de limbaj pre-antrenate, rezumarea textului, extragerea informațiilor, grafurile de cunoștințe, răspunsul la întrebări, extragerea opiniilor, segmentarea textului și detectarea evenimentelor.

Comparativ cu prima ediție, această a doua ediție a manualului (care se adresează în principal studenților de nivel avansat care se specializează în informatică și matematică) are substanțial mai multe materiale despre învățarea profundă și prelucrarea limbajului natural. Un accent semnificativ este pus pe subiecte precum transformatoarele, modelele de limbaj pre-format, grafurile de cunoștințe și răspunsul la întrebări.