Syntactic n-grams in Computational Linguistics (eBook)

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2019 | 1st ed. 2019
IX, 92 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-030-14771-6 (ISBN)

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Syntactic n-grams in Computational Linguistics - Grigori Sidorov
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This book is about a new approach in the field of computational linguistics related to the idea of constructing n-grams in non-linear manner, while the traditional approach consists in using the data from the surface structure of texts, i.e., the linear structure.

In this book, we propose and systematize the concept of syntactic n-grams, which allows using syntactic information within the automatic text processing methods related to classification or clustering. It is a very interesting example of application of linguistic information in the automatic (computational) methods. Roughly speaking, the suggestion is to follow syntactic trees and construct n-grams based on paths in these trees. There are several types of non-linear n-grams; future work should determine, which types of n-grams are more useful in which natural language processing (NLP) tasks.

This book is intended for specialists in the field of computational linguistics. However, we made an effort to explain in a clear manner how to use n-grams; we provide a large number of examples, and therefore we believe that the book is also useful for graduate students who already have some previous background in the field.



Grigori Sidorov is full Professor and researcher at the 'Centro de Investigación en Computación' (Center for Computing Research, CIC),which is part of the 'Instituto Politécnico Nacional' (National Polytechnic Institute), IPN in Mexico city, Mexico.

Grigori Sidorov is full Professor and researcher at the "Centro de Investigación en Computación" (Center for Computing Research, CIC),which is part of the "Instituto Politécnico Nacional" (National Polytechnic Institute), IPN in Mexico city, Mexico.

Preface.- Introduction.- PART I.  VECTOR SPACE MODEL  IN THE ANALYSIS OF SIMILARITY  BETWEEN TEXTS.- Chapter 1.  Formalization in computational linguistics.- Chapter 2. Vector space model.- Chapter 3. Vector space model for texts and the tf-idf measure.- Chapter 4. Latent Semantic Analysis (LSA): reduction of dimensions.- Chapter 5. Design of experiments in computational linguistics.- Chapter 6.  Example of application of n-grams: authorship attribution using n-grams of syllables.- PART II.  NON-LINEAR CONSTRUCTION  OF N-GRAMS.- Chapter 7.  Syntactic n-grams: the concept.- Chapter 8. Types of syntactic n-grams according to their components.- Chapter 9.  Continuous and non-continuous syntactic n-grams.- Chapter 10. Metalanguage of syntactic n-grams representation.- Chapter 11.  Examples of construction of non-continuous syntactic n-grams.- Chapter 12. Automatic analysis of authorship using syntactic n-grams.- Chapter 13.  Filtered n-grams.- Chapter 14.  Generalized n-grams.

Erscheint lt. Verlag 2.4.2019
Reihe/Serie SpringerBriefs in Computer Science
Zusatzinfo IX, 92 p. 15 illus., 10 illus. in color.
Verlagsort Cham
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik
Schlagworte Computational Linguistics • Natural Language Processing • N-grams • textual similarity • vector space model
ISBN-10 3-030-14771-1 / 3030147711
ISBN-13 978-3-030-14771-6 / 9783030147716
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