《 跨语言文字嵌入 》
- 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06月
- 页数：134页
- 图书定价：（不详）
- 开本：190mm×234mm
- 浏览次数：434
- 字数：（不详）
- 作品星级：
- 内文印刷：单色
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内容简介
从科学和民主的角度来看，能够消除这种数字鸿沟是很重要的，但它也代表着巨大的增长潜力。实现这一目标的一个关键挑战是学习如何对齐不同语言的基本意义单位。
在这本书中，作者调查和讨论了最近的和历史上的工作，监督和非监督学习的这种对齐。具体来说，这本书关注的是所谓的跨语言词嵌入。这项调查是有系统的，使用一致的表示法并将可用的方法放在可比较的形式中，使得比较各种不同的方法变得很容易。通过这样做，作者在这些方法之间建立了以前没有报道过的关系，并且能够以一种非常紧凑的方式呈现快速增长的文献。此外，作者还讨论了如何更好地评估跨语言词嵌入方法，并调查了对该主题感兴趣的学生和研究人员可用的资源。
作者介绍
哥本哈根大学的计算机科学教授。他获得了谷歌重点研究奖的资助，在此之前，他还获得了ERC启动资金。他曾在NAACL、EACL、CoNLL等获得最佳论文奖。他对语言的易学性感兴趣。
伊凡·武里奇
自2015年起担任剑桥大学语言技术实验室高级研究员。伊凡拥有库鲁汶大学的计算机科学博士学位，2014年在“跨语言文本分析、翻译挖掘和信息检索的无监督算法”方面获得了最高荣誉。他对表征学习、人类语言理解、分布、词汇和多模态语义在单语和多语环境中的研究感兴趣，并对跨语言NLP应用的迁移学习感兴趣。
他与人合写了60多篇经过同行评议的研究论文，发表在顶级期刊和NLP、IR会议论文集上。他在2013年的ECIR和2014年的WSDM上共同讲授了关于单语和多语主题模型和应用的教程，2017年EACL和2018年ESSLLI关于词向量空间专业化的教程，EMNLP 2017年跨语言单词表示教程，以及NAACL 2018年会话人工智能深度学习教程。
塞巴斯蒂安·鲁德
DeepMind的一名研究科学家。他于2019年在爱尔兰国立大学戈尔韦分校获得自然语言处理博士学位。他对迁移学习和跨语言学习很感兴趣，在NLP的顶级会议论文集中发表了十多篇同行评议的研究论文和广泛阅读的评论。
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