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Natural Language Annotation for Machine Learning
James Pustejovsky, Amber Stubbs (Unbekannter Einband, Englisch)
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Beschreibung
Create your own natural language training corpus for machine learning. Whether you’re working with English, Chinese, or any other natural language, this hands-on book guides you through a proven annotation development cycle—the process of adding metadata to your training corpus to help ML algorithms work more efficiently. You don’t need any programming or linguistics experience to get started.
… Using detailed examples at every step, you’ll learn how the MATTER Annotation Development Process helps you Model, Annotate, Train, Test, Evaluate, and Revise your training corpus. You also get a complete walkthrough of a real-world annotation project.
* Define a clear annotation goal before collecting your dataset (corpus)
* Learn tools for analyzing the linguistic content of your corpus
* Build a model and specification for your annotation project
* Examine the different annotation formats, from basic XML to the Linguistic Annotation Framework
* Create a gold standard corpus that can be used to train and test ML algorithms
* Select the ML algorithms that will process your annotated data
* Evaluate the test results and revise your annotation task
* Learn how to use lightweight software for annotating texts and adjudicating the annotations
This book is a perfect companion to O’Reilly’s Natural Language Processing with Python. 6,19 €
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Sprache
Englisch
EAN
9781449306663
Herausgeber
O'Reilly and Associates
Autor
James Pustejovsky, Amber Stubbs
Seitenanzahl
339
Auflage
1
Einbandart
Unbekannter Einband
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