《 自然语言处理中的贝叶斯分析（第二版） 》
- 自然语言处理
- 选题分类：计算机理论
- 原版语种：英语（可提供图书翻译服务）
- 出版日期：2019年04月
- 页数：344页
- 图书定价：（不详）
- 开本：190mm×234mm
- 浏览次数：486
- 字数：（不详）
- 作品星级：
- 内文印刷：单色
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内容简介
本书中涵盖的方法和算法，需要流利地阅读贝叶斯学习论文在NLP和做研究领域。这些方法和算法部分借鉴了机器学习和统计学，部分是在NLP中“内部”开发的。本文介绍了马尔可夫链蒙特卡罗抽样和变分推理、贝叶斯估计和非参数建模等推理技术。为了应对该领域的快速变化，本书的第二版包括一个新的章节-关于贝叶斯上下文中的表示学习和神经网络。本书还将介绍贝叶斯统计中的基本概念，如先验分布、共轭性和生成模型。最后，本书回顾了NLP中的一些基本建模技术，如语法建模、神经网络和表示学习，以及它们在贝叶斯中的应用。
作者介绍
爱丁堡大学信息学院语言、认知和计算研究所的讲师。2011年他在卡内基梅隆大学获得语言技术博士学位，200年在特拉维夫大学获得计算机科学硕士学位(2004年)，2000年在特拉维夫大学获得数学和计算机科学学士学位(2000年)。2011-2013年，他在哥伦比亚大学攻读博士后，获得计算机创新奖学金（Computing Innovation Fellowship）; 2013-2018年，获得爱丁堡大学校长奖学金（Chancellor’s Fellowship）。
他的研究兴趣是自然语言处理和机器学习，重点研究句法和语义分析等结构化预测问题。
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