L’articolo è stato aggiunto alla lista dei desideri

Password

Ricordami

Hai dimenticato la password?

Prosegui come ospite

Dichiaro di aver letto ed accettato le Condizioni d’Uso del sito, Condizioni Generali di Vendita, Acquistare un prodotto come ospite, nonché l’Informativa Privacy, fornita ai sensi degli artt. 13 e 14 del Regolamento Europeo (UE) 679/2016.

Torna indietro

Verifica email È stata appena inviata una mail di verifica all’indirizzo

Questo passaggio aggiuntivo dimostra che sei tu che stai provando a proseguire come ospite.

Nome

Cognome

Password

Min. 8 caratteri ( A-Z, a-z, 0-9 e caratteri speciali . , - / @ _ ! )

Ripeti password

Verifica email L’indirizzo nome.cognome@mail.com non è presente nei nostri database come profilo ospite. Per maggiori dettagli contattare il servizio clienti

Con la presente registrazione dichiaro di aver letto ed accettato le Condizioni d’Uso del sito, le Condizioni Generali di Vendita e l’Informativa Privacy fornita ai sensi degli artt. 13 e 14 del Regolamento Europeo (UE) 679/2016.

Autorizzo il Titolare ad inviare direttamente comunicazioni commerciali su prodotti e servizi del Titolare, società del Gruppo Feltrinelli e partner commerciali, a mezzo di sistemi automatizzati via e-mail, sms o simili e a mezzo del servizio postale, così come descritto all’art. 3 lett. e) dell’informativa privacy.

Autorizzo il Titolare a migliorare ed accrescere la capacità di adeguare l’offerta complessiva del Titolare alle esigenze dell’Utente, mediante comunicazioni commerciali ed offerte promozionali personalizzate basate sulla profilazione, così come descritto all’art. 3 lett. f) dell’informativa privacy.

Autorizzo il Titolare a comunicare e cedere i dati a società del Gruppo Feltrinelli e/o a partner commerciali attivi nei settori di editoria, cinema, musica, intrattenimento, nonché ulteriori terze parti appartenenti alle categorie indicate nell’informativa, per l’invio di comunicazioni commerciali effettuate da parte di questi soggetti, così come descritto all’art. 3 lett. g) dell’informativa privacy.

Benvenuto in IBS,

Riceverai una mail di conferma all’indirizzo

Raccontaci qualcosa in più su di te

oppure

Inizia il tuo shopping

Verifica email È stata appena inviata una mail di verifica all’indirizzo

Questo passaggio aggiuntivo dimostra che sei tu che stai provando a proseguire come ospite.

;

Representation Learning for Natural Language Processing

EBOOK IN LINGUA STRANIERA

Representation Learning for Natural Language Processing

di Yankai Lin (Autore)

Zhiyuan Liu (Autore)

Maosong Sun (Autore)

Springer, 2022

Recensioni: 0/5

(0)

Grazie per la tua recensione!

Tra poche ore la vedrai online (in caso contrario verifica la conformità del testo alle nostre linee guida). Dopo la pubblicazione per te +4 punti Effe

Omaggio

Venditore: IBS

Acquisto online

Scaricabile subito

Articolo acquistabile con Carta del Docente

Articolo acquistabile con Carta Cultura Giovani e Carta del Merito

Dati e Statistiche

Salvato in 0 liste dei desideri

Representation Learning for Natural Language Processing

Scaricabile subito

Omaggio

Scaricabile subito

Representation Learning for Natural Language Processing

di Yankai Lin, Zhiyuan Liu, Maosong Sun

Ebook in lingua straniera

Altri venditori

Prezzo e spese di spedizione

Venduto e spedito da IBS

0,00 € Spedizione gratuita

scaricabile subito

Nuovo

Altri venditori

Prezzo e spese di spedizione

Venduto e spedito da IBS

0,00 € Spedizione gratuita

scaricabile subito

Nuovo

Altri venditori

Prezzo e spese di spedizione

Descrizione

This open access book provides an overview of the recent advances in representation learning theory, algorithms and applications for natural language processing (NLP). It is divided into three parts. Part I presents the representation learning techniques for multiple language entries, including words, phrases, sentences and documents. Part II then introduces the representation techniques for those objects that are closely related to NLP, including entity-based world knowledge, sememe-based linguistic knowledge, networks, and cross-modal entries. Lastly, Part III provides open resource tools for representation learning techniques, and discusses the remaining challenges and future research directions. The theories and algorithms of representation learning presented can also benefit other related domains such as machine learning, social network analysis, semantic Web, information retrieval, data mining and computational biology. This book is intended for advanced undergraduate andgraduate students, post-doctoral fellows, researchers, lecturers, and industrial engineers, as well as anyone interested in representation learning and natural language processing.

Leggi di più Leggi di meno

Dettagli

Autore:

Yankai Lin, Zhiyuan Liu, Maosong Sun

Anno edizione:

2022

Editore:

Springer

Formato:

EPUB3 con Adobe DRM

Testo in en

Compatibilità:

Tutti i dispositivi (eccetto Kindle) Scopri di più

Layout:

Reflowable

EAN:

9789811555732

Compatibilità

Formato:

Gli eBook venduti da IBS.it sono in formato ePub e possono essere protetti da Adobe DRM. In caso di download di un file protetto da DRM si otterrà un file in formato .acs, (Adobe Content Server Message), che dovrà essere aperto tramite Adobe Digital Editions e autorizzato tramite un account Adobe, prima di poter essere letto su pc o trasferito su dispositivi compatibili.

Scopri di più

Compatibilità:

Gli eBook venduti da IBS.it possono essere letti utilizzando uno qualsiasi dei seguenti dispositivi: PC, eReader, Smartphone, Tablet o con una app Kobo iOS o Android.

Scopri di più

Cloud:

Gli eBook venduti da IBS.it sono sincronizzati automaticamente su tutti i client di lettura Kobo successivamente all’acquisto. Grazie al Cloud Kobo i progressi di lettura, le note, le evidenziazioni vengono salvati e sincronizzati automaticamente su tutti i dispositivi e le APP di lettura Kobo utilizzati per la lettura.

Scopri di più

Clicca qui per sapere come scaricare gli ebook utilizzando un pc con sistema operativo Windows

L’articolo è stato aggiunto alla lista dei desideri

Representation Learning for Natural Language Processing

Descrizione

Dettagli

Compatibilità

Formato:

Compatibilità:

Cloud:

Questo prodotto lo trovi anche