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Entropy guided transformation learning, Algorithms and applications, 2012 SpringerBriefs in Computer Science Series

Langue : Anglais

Auteurs :

Couverture de l’ouvrage Entropy guided transformation learning, Algorithms and applications
Entropy Guided Transformation Learning: Algorithms and Applications (ETL) presents a machine learning algorithm for classification tasks. ETL generalizes Transformation Based Learning (TBL) by solving the TBL bottleneck: the construction of good template sets. ETL automatically generates templates using Decision Tree decomposition.
Preface.- Acknowledgements.- Acronyms.- Part I Entropy Guided Transformation Learning: Algorithms.- Introduction.- Entropy Guided Transformation Learning.- ETL Committee.- Part II Entropy Guided Transformation Learning: Applications.- General ETL Modeling for NLP Tasks.- Part-of-Speech Tagging.- Phrase Chunking.- Named Entity Recognition.- Semantic Role Labeling.- Conclusions.- Appendices.

Detailed explanation of the Entropy Guided Transformation Learning algorithm

Detailed explanation of how to create ensembles of ETL classifiers

Explains how to apply ETL to four NLP problems

Date de parution :

Ouvrage de 78 p.

15.5x23.5 cm

Disponible chez l'éditeur (délai d'approvisionnement : 15 jours).

Prix indicatif 58,00 €

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