Representation Learning for Natural Language Processing - Yankai Lin, Zhiyuan Liu, Maosong Sun

Representation Learning for Natural Language Processing (eBook)

Yankai Lin, Zhiyuan Liu, Maosong Sun (Autoren)

eBook Download: EPUB

2020 | 1st ed. 2020
XXIV, 334 Seiten
Springer Singapore (Verlag)
978-981-15-5573-2 (ISBN)

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.

Erscheint lt. Verlag	3.7.2020
Zusatzinfo	XXIV, 334 p. 124 illus., 99 illus. in color.
Sprache	englisch
Themenwelt	Geisteswissenschaften ► Sprach- / Literaturwissenschaft ► Sprachwissenschaft
	Informatik ► Datenbanken ► Data Warehouse / Data Mining
	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
Schlagworte	Artificial Intelligence • Big Data • Deep learning • document representation • Knowledge Representation • machine learning • Natural Language Processing • open access • representation learning • Word Representation
ISBN-10	981-15-5573-7 / 9811555737
ISBN-13	978-981-15-5573-2 / 9789811555732

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