智能科学与技术丛书自然语言处理中的贝叶斯分析(原书第2版)
- ISBN:9787111669579
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:236
- 出版时间:2020-12-01
- 条形码:9787111669579 ; 978-7-111-66957-9
本书特色
自然语言处理(Natural Language Processing ,NLP)在20世纪80年代中期经历了深刻变革,其开始大量使用语料库和数据驱动技术对语言进行分析。自那时起,统计技术在自然语言处理中的应用在多个方面得到了发展。其中的一个例子发生在20世纪90年代末或21世纪初,自然语言处理引入了成熟的贝叶斯机制。这种针对自然语言处理的贝叶斯方法已经可以解决频率学派方法的各种缺点,特别是在没有目标预测示例的无监督情况下进行统计学习更能弥补频率学派方法的不足。
内容简介
本书涵盖了流利阅读NLP中贝叶斯学习方向的论文以及从事该领域的研究所需的方法和算法。这些方法和算法部分来自于机器学习和统计学,部分是针对NLP开发的。我们涵盖推理技术,如马尔科夫链、蒙特卡罗抽样和变分推理、贝叶斯估计和非参数建模。为了应对该领域的快速变化,本书新版增加了一个新的章节,关于贝叶斯背景下的表现学习和神经网络。我们还将介绍贝叶斯统计的基本概念,如先验分布、共轭性和生成式建模。很后,我们回顾了一些基本的NLP建模技术,如语法建模、神经网络和表示学习,以及它们在贝叶斯分析中的应用。
目录
作者简介
谢伊·科恩(Shay Cohen),爱丁堡大学信息学院语言、认知和计算研究所的讲师,他于2000年和2004年在特拉维夫大学分别取得数学和计算机科学学士学位与计算机科学硕士学位,并于2011年在卡内基一梅隆大学取得语言技术博士学位,在哥伦比亚大学(2011~2013)和爱丁堡大学(2013~2018)的博士后研究期间,分别获得计算创新奖学金和大学校长奖学金。他的研究方向是自然语言处理和机器学习,重点研究结构化预测中的问题,比如句法和语义解析。
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