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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(Jose Manuel Gomez-Perez), 罗纳德·德诺(Ronald Denaux), 安德烈·加西亚-席尔瓦(Andres Garcia-Silva)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

并列正题名:

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:

(西) 戈麦斯-佩雷斯 (Gomez-Perez, Jose Manuel) 著

个人责任者:

(西) 德诺 (Denaux, Ronald) 著

个人责任者:

(西) 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Spring授权出版

书目附注:

有书目 (第238-249页)

提要文摘附注:

本书提供了一个指导读者使用自然语言处理（NLP）的混合方法（包括神经网络和知识图谱的结合）的实践指南。为此, 本书首先介绍了主要的构建模块, 然后描述了如何将它们集成起来以支持现实世界NLP应用的有效实现。为了说明所描述的想法, 本书还包括一套全面的实验和练习, 涵盖各种各样的自然语言处理任务在选定的领域和语料库中使用的不同的算法。本书面向语言学、计算机科学和数学专业的学生, 也适合自然语言处理、人工智能、机器学习和深度学习领域的读者阅读。

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