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Description
This book provides a broad, accessible treatment of the theory and linguistic applications of semisupervised methods. It presents a brief history of the field before moving on to discuss well-known natural language processing methods, such as self-training and co-training. It then centers on machine learning techniques, including the boundary-oriented methods of perceptrons, boosting, SVMs, and the null-category noise model. In addition, the book covers clustering, the EM algorithm, related generative methods, and agreement methods. It concludes with the graph-based method of label propagation as well as a detailed discussion of spectral methods.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 320
- Langue:
- Anglais
- Collection :
Caractéristiques
- EAN:
- 9780367388638
- Date de parution :
- 25-09-19
- Format:
- Livre broché
- Format numérique:
- Trade paperback (VS)
- Dimensions :
- 155 mm x 231 mm
- Poids :
- 430 g
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