《 注释分析的统计方法 》
- 分析数据
- 选题分类：计算机理论 数据库
- 原版语种：英语（可提供图书翻译服务）
- 出版日期：2022年01月
- 页数：217页
- 图书定价：（不详）
- 开本：190mm×234mm
- 浏览次数：209
- 字数：（不详）
- 作品星级：
- 内文印刷：（不详）
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内容简介
早期的人工智能数据集是在特别的基础上创建的，以解决特定的问题。随着创建更大、更可重用的数据集，需要更多的投资，因此需要更系统的方法来创建数据集，以确保更高的质量。采用了一系列的统计方法，通常但不完全来自医学科学，以确保所使用的标签不是主观的，或在编码员提供的不同标签中进行选择。这种方法现在广泛使用。本书旨在对这些支持注释实践的统计方法中最广泛使用的方法进行调查。
据作者所知，这是第一本尝试广泛使用这两种方法的书。第一类方法涉及标签方案的制定，特别是确保这些方案能够使编码人员之间达成充分的一致。第二类包括在方案达成一致后用于分析编码器输出的方法，特别是在编码器提供的标签中确定最可能的项目标签。
这本书的重点主要是自然语言处理，这是人工智能领域，致力于语言解释和生产模型的开发，
但这里讨论的许多方法也适用于人工智能的其他领域，或者实际上也适用于数据科学的其他领域。
作者介绍
2017年，西尔维·潘恩凭借一篇主题模型的论文获得了埃塞克斯大学的博士学位。从那以后，他一直在伦敦玛丽女王大学。他的研究集中在注释模型、概率模型和神经模型，以创建资源和更有效地训练机器学习模型。他的模型已经被用于创建短语侦探相关语料库，这是最大的众包NLP语料库之一，使用短语侦探游戏-有目的语料库创建。
罗恩·阿特斯泰
于2002年获得罗格斯大学语言学博士学位，曾在以色列理工学院和埃塞克斯大学担任职务，目前是南加州大学创新技术研究所的研究科学家。他目前的研究主要集中在人机交互语言数据的收集、注释和管理、语料库分析和对话系统的评估;他发表了理论和计算语言学、会话对话系统、人和机器人交互等方面的著作。
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