《 效度、信度和意义：自然语言处理和数据科学的经验方法 》
- 自然语言处理数据科学
- 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：2021年12月
- 页数：165页
- 图书定价：（不详）
- 开本：190mm×234mm
- 浏览次数：265
- 字数：（不详）
- 作品星级：
- 内文印刷：单色
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内容简介
本书是基于模型的经验方法，其中数据注释和模型预测被视为可解释概率模型的训练数据，这些模型来自易于理解的广义加性模型（GAMs）和线性混合效应模型（LMEMs）。基于训练的GAMs或LMEMs的可解释参数，本书提出了基于模型的统计测试，如有效性测试，允许检测绕过学习的圆形特征。此外，书中还讨论了基于随机效应参数的方差分解的可靠性系数。
最后，基于嵌套LMEMs的似然比对两个机器学习模型的性能分数进行显著性测试，自然地允许将元参数设置的变化纳入假设测试，进一步简化了基于输入数据属性的系统比较。
这本书可以用于介绍一般的机器学习的经验方法，并特别关注在NLP和数据科学的应用。
作者介绍
德国海德堡大学计算语言学系的正教授，自2010年起，他还被聘为数学和计算机科学系的信息学教授。他于1998年获得Tübingen大学计算语言学博士学位，1999年在布朗大学从事博士后工作，并花了10年时间从事行业研究(施乐PARC，谷歌research)。他的研究重点是用于自然语言处理的交互式机器学习，特别是跨语言信息检索和统计机器翻译应用领域的问题。他是该领域主要期刊《计算语言学》和《计算语言学协会学报》的编委会成员，也是各种自然语言处理和机器学习会议的程序委员会的定期成员。
他在这些领域发表了100多篇期刊和会议论文。他还作为科学计算跨学科中心（IWR）的成员进行跨学科研究，例如，使用机器学习和自然语言处理技术进行败血症的早期预测。
迈克尔·哈格曼
自2019年起在德国海德堡大学计算语言学系担任研究生研究助理。他拥有奥地利维也纳大学统计学硕士学位。他获得了奥地利统计学会颁发的应用统计学最佳硕士论文奖。他曾在德国曼海姆的海德堡大学医学系和奥地利维也纳医科大学医学统计科担任医学统计学家。他的研究重点是数据科学的统计方法，最近是NLP。在医学研究和数理统计杂志上发表论文50余篇。
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