Aprendizaje de representación para el procesamiento del lenguaje natural (PNL).

Este libro de acceso abierto proporciona una visión general de los recientes avances en la teoría del aprendizaje de la representación, los algoritmos y las aplicaciones para el procesamiento del lenguaje natural (PNL).

Zhiyuan Liu; Yankai Lin; Maosong Sun. Representation Learning for Natural Language Processing. Berlin: Springer, 2020

ACCEDER AL LIBRO : PDFePub

El libro está dividido en tres partes:

  • La primera parte presenta las técnicas de aprendizaje de la representación para múltiples entradas en el lenguaje, incluyendo palabras, frases, oraciones y documentos.
  • En la segunda parte se presentan las técnicas de representación para los objetos que están estrechamente relacionados con el PNL, incluidos los conocimientos mundiales basados en entidades, los conocimientos lingüísticos basados en sememas, las redes y las entradas intermodales.
  • Por último, en la tercera parte se ofrecen herramientas de recursos abiertos para las técnicas de aprendizaje de la representación, y se examinan los problemas restantes y las orientaciones futuras de la investigación.

Las teorías y los algoritmos de aprendizaje de la representación que se presentan también pueden beneficiar a otros ámbitos conexos como el aprendizaje automático, el análisis de redes sociales, la web semántica, la recuperación de información, la minería de datos y la biología computacional. Este libro está destinado a estudiantes avanzados de licenciatura y posgrado, becarios de posdoctorado, investigadores, profesores e ingenieros industriales, así como a cualquier persona interesada en el aprendizaje de la representación y el procesamiento del lenguaje natural.

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