خرید و دانلود کتاب Natural Language Annotation for Machine Learning اثر James Pustejovsky
قیمت اصلی ۸۹.۰۰۰ تومان بود.۴۵.۰۰۰ تومانقیمت فعلی ۴۵.۰۰۰ تومان است.
مشخصات فایل
- نوع فایل: PDF
- زبان: انگلیسی
- حجم فایل: 10.3 مگابایت
- قابل استفاده در: موبایل، تبلت، کامپیوتر
- نوع دسترسی: دانلود فوری بعد از خرید
راهنمای عملی ساخت مجموعه داده‌ها (Corpus) برای کاربردهای پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین
اهمیت حاشیه‌نویسی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
یکی از چالش‌های بزرگ در پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشین، دسترسی به داده‌های باکیفیت و ساختاریافته است. کتاب Natural Language Annotation for Machine Learning نشان می‌دهد که صرفاً تغذیه الگوریتم با حجم عظیمی از داده‌ها کافی نیست، بلکه داده‌ها باید به کمک نشانه‌گذاری و حاشیه‌نویسیِ اصولی غنی شوند تا الگوها و مفاهیم زبانی (نظیر نقش کلمات، مفاهیم معنایی و موجودیت‌های نام‌دار) برای ماشین قابل درک باشند.
آشنایی با چرخه توسعه MATTER
نویسندگان این کتاب، یک متدولوژی اثبات‌شده به نام MATTER را برای توسعه پروژه‌های حاشیه‌نویسی معرفی می‌کنند که شامل شش مرحله است:
Model (مدل‌سازی): تعریف هدف و ایجاد ساختاری برای پدیده‌های زبانی مورد بررسی.
Annotate (حاشیه‌نویسی): اعمال مدل بر روی متن با استفاده از دستورالعمل‌ها و ابزارهای نرم‌افزاری.
Train (آموزش): آموزش الگوریتم یادگیری ماشین (نظیر Naïve Bayes یا Decision Trees) با استفاده از داده‌های حاشیه‌نویسی‌شده.
Test (تست): آزمایش الگوریتم روی داده‌های جدید.
Evaluate (ارزیابی): محاسبه معیارهای دقت (Precision، Recall و F-measure) برای سنجش عملکرد.
Revise (بازبینی): اصلاح مدل و دستورالعمل‌ها برای بهبود نتایج در چرخه‌های بعدی.
این کتاب همچنین شامل بررسی عمیق استانداردهای حاشیه‌نویسی زبانی مانند فرمت‌های مبتنی بر XML و چارچوب LAF (Linguistic Annotation Framework) است و به بررسی ابزارهایی مانند MAE برای تسهیل فرآیند حاشیه‌نویسی می‌پردازد. در بخش پایانی کتاب نیز پروژه‌ی ایجاد استانداردهای TimeML به عنوان یک مطالعه موردی (Case Study) دقیق بررسی شده است.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.