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题名/责任者:

基于混合方法的自然语言处理:神经网络模型与知识图谱的结合/(西) 何塞·曼努埃尔·戈麦斯-佩雷斯, 罗纳德·德诺, 安德烈·加西亚-席尔瓦著 曹洪伟, 石涛声译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-111-69069-6/CNY99.00

载体形态项:

xvii, 249页:图;26cm

统一题名:

Practical guide to hybrid natural language processing : combining neural models and knowledge graphs for NLP

其它题名:

神经网络模型与知识图谱的结合

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

戈麦斯-佩雷斯 (Gomez-Perez, Jose Manuel) 著

个人责任者:

德诺 (Denaux, Ronald) 著

个人责任者:

加西亚-席尔瓦 (Garcia-Silva, Andres) 著

个人次要责任者:

曹洪伟 译

个人次要责任者:

石涛声 译

学科主题:

自然语言处理

中图法分类号:

TP391

出版发行附注:

本书中文简体字版由Springer授权机械工业出版社独家出版

书目附注:

有书目 (第238-249页)

提要文摘附注:

本书分为三个部分: 预备知识和构建模块部分; 神经网络与知识图谱的结合部分; 应用部分。在这三个部分中, 主题通常是独立的, 允许读者快速、轻松地阅读所需的信息。本书的两个特点是实用性和前沿性。书中准确地演示了如何创建和使用上下文表示, 对意义嵌入和知识图谱嵌入有着明确的处理方法, 解释了使用它们的语言模型和Transformer架构。书中还展示了如何评估使用了这些技术的系统的性能。最有用的是, 从理论到代码, 本书引领读者尽可能通过实验和练习的方式在真实的业务领域和真实的语料库上实现真实的自然语言处理任务。本书包含可运行的代码和每一步骤的解释。

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