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Artikelmerkmale
- Artikelzustand
- Book Title
- Embeddings in Natural Language Processing : Theory and Advances i
- ISBN
- 9783031010491
- Publication Year
- 2020
- Series
- Synthesis Lectures on Human Language Technologies Ser.
- Type
- Textbook
- Format
- Trade Paperback
- Language
- English
- Publication Name
- Embeddings in Natural Language Processing : Theory and Advances in Vector Representations of Meaning
- Item Length
- 9.3in
- Publisher
- Springer International Publishing A&G
- Item Width
- 7.5in
- Item Weight
- 12.1 Oz
- Number of Pages
- Xviii, 157 Pages
Über dieses Produkt
Product Information
Embeddings have undoubtedly been one of the most influential research areas in Natural Language Processing (NLP). Encoding information into a low-dimensional vector representation, which is easily integrable in modern machine learning models, has played a central role in the development of NLP. Embedding techniques initially focused on words, but the attention soon started to shift to other forms: from graph structures, such as knowledge bases, to other types of textual content, such as sentences and documents. This book provides a high-level synthesis of the main embedding techniques in NLP, in the broad sense. The book starts by explaining conventional word vector space models and word embeddings (e.g., Word2Vec and GloVe) and then moves to other types of embeddings, such as word sense, sentence and document, and graph embeddings. The book also provides an overview of recent developments in contextualized representations (e.g., ELMo and BERT) and explains their potential in NLP. Throughout the book, the reader can find both essential information for understanding a certain topic from scratch and a broad overview of the most successful techniques developed in the literature.
Product Identifiers
Publisher
Springer International Publishing A&G
ISBN-10
3031010493
ISBN-13
9783031010491
eBay Product ID (ePID)
14057275017
Product Key Features
Publication Name
Embeddings in Natural Language Processing : Theory and Advances in Vector Representations of Meaning
Format
Trade Paperback
Language
English
Publication Year
2020
Series
Synthesis Lectures on Human Language Technologies Ser.
Type
Textbook
Number of Pages
Xviii, 157 Pages
Dimensions
Item Length
9.3in
Item Width
7.5in
Item Weight
12.1 Oz
Additional Product Features
Number of Volumes
1 Vol.
Lc Classification Number
Q334-342
Original Language
English
Table of Content
Preface.- Introduction.- Background.- Word Embeddings.- Graph Embeddings.- Sense Embeddings.- Contextualized Embeddings.- Sentence and Document Embeddings.- Ethics and Bias.- Conclusions.- Bibliography.- Authors' Biographies.
Copyright Date
2021
Topic
Intelligence (Ai) & Semantics, Speech & Audio Processing, Linguistics / General
Illustrated
Yes
Genre
Computers, Language Arts & Disciplines
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