面向机器学习的自然语言标注

最新推荐文章于 2025-04-27 14:50:12 发布
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本书由普斯特若夫斯基及斯塔布斯撰写，详细介绍了如何为机器学习任务进行有效的自然语言处理标注工作，包括分词、句法分析、语义理解等多个方面。
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作者：[美] 普斯特若夫斯基（James Pustejovsky），[美] 斯塔布斯（Amber Stubbs）
出版社： 机械工业出版社
ISBN：9787111555155
丛书名： OReilly精品图书系列
开本：16开
出版时间：2017-02-01
用纸：胶版纸
页数：293
面向机器学习的自然语言标注

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32、自然语言处理中的数据标注与机器学习
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10-03 60
本文深入探讨了自然语言处理中的数据标注与机器学习两大核心技术。内容涵盖数据标注的方法、环境与指南，ISO和LAF等标注标准，以及分类、聚类和序列模型在NLP中的应用。文章介绍了MAMA循环、语料库建设、常用工具如MAE与MAI，并结合实际案例分析文本分类与命名实体识别的流程。同时讨论了时间标注规范TimeML、评估指标如Kappa系数和F-measure，展望了大数据、主动学习及多模态处理等未来趋势，系统展现了数据标注与机器学习在NLP中的协同作用与发展前景。
序列标注是自然语言处理（NLP）中聚焦于文本序列中每个元素（如词、子词、字符）类别标注的核心技术
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1.3 语言数据和机器学习 我们已经介绍了语言标注方法及其语言数据标注格式的例子，接下来将描述基于这些标注语料库的计算框架，即机器学习。机器学习是人工智能的一个分支，研究如何根据经验和已有数据学习和改善性能的算法。它们学习（或生成）一个函数，将具体的输入数据映射为想要的输出。就我们的目标而言，机器学习算法处理的“数据”是自然语言，最常见的格式是文本，更...
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基础知识 人们几乎每天都会教计算机去解决一些新的激动人心的问题，这些问题包括如何在国际象棋比赛或“危险边缘”节目译注1中取胜，以及驾驶车辆时的最短路径选择。但仍有大量的问题是计算机不能完成的，特别是在理解人类语言方面。已经证明统计方法是解决这一问题的有效途径，但当可以为机器学习（Machine Learning, ML）算法提供关于数据集所包含信息的数据...
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面向自然语言处理任务的预训练模型综述 本文对面向自然语言处理任务的预训练模型进行了综述，总结了当前预训练模型的研究现状，并对代表性的模型特点进行了梳理和归纳。预训练模型的出现解决了深度神经网络中大规模...
【IEEE/EI/CPCI检索】2025年IEEE第八届机器学习和自然语言处理国际会议(MLNLP 2025)
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在即将举行的该次会议上，我们邀请到学术领域的知名教授将与参会者分享在机器学习和自然语言处理领域的最新创新和研究成果。会议将主要以知名专家的主题演讲和作者的同行评审的论文报告为特色。此外，还将为参会者安排社交活动或学术访问，以促进该领域研究人员之间的交流、讨论与合作。2025年IEEE第八届机器学习和自然语言处理国际会议(MLNLP 2025)将于2025年11月7-9日在中国杭州举行。7.投稿后3-4周内出结果，审核快的话，1-2周之内就能出结果，早投稿早审核，早发录用通知。周挥宇教授，莱斯特大学，英国。
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2.2 背景研究 既然你已经考虑了哪些语言学层次适合标注任务，那么可以对相关研究工作进行了解。虽然建立标注语料库要花费许多工夫，完全由自己单独地完成一个好的标注任务也是可能的，但是首先了解业界的相关研究与发展现状将可以节省大量的时间和精力。很可能已有的一些研究与你正在进行的工作有关，从而使你不必一切从头做起。 例如，如果对时间标注感兴趣，现在ISO-T...
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