
Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing (Synthesis Lectures on Human Language Technology, 12, Band 12)
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Beschreibung
"Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing" von Hang Li ist ein umfassendes Fachbuch, das sich auf die Anwendung und Entwicklung von Ranking-Methoden in den Bereichen Informationsabruf und natürliche Sprachverarbeitung konzentriert. Das Buch bietet eine detaillierte Einführung in das Konzept des "Lernens zum Rangieren", einschließlich seiner Theorien, Technologien und Anwendungen. Es erklärt verschiedene Modelle und Algorithmen für das Ranking-Lernen sowie deren Anwendung in der Praxis. Darüber hinaus untersucht es auch Herausforderungen und zukünftige Forschungsrichtungen in diesem Bereich. Es richtet sich an Studenten, Forscher und Praktiker im Bereich der künstlichen Intelligenz, Maschinelles Lernen und Computerlinguistik.
Produktdetails

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Über den Autor
- paperback
- 306 Seiten
- Erschienen 2018
- Packt Publishing
- Hardcover
- 588 Seiten
- Erschienen 2000
- Springer
- Taschenbuch
- 504 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- paperback
- 380 Seiten
- Erschienen 2024
- BPB Publications
- hardcover
- 584 Seiten
- Erschienen 1989
- MIT Press
- hardcover
- 458 Seiten
- Erschienen 1995
- Cambridge University Press
- hardcover
- 336 Seiten
- Erschienen 2007
- Oxford University Press
- Gebunden
- 738 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 1307 Seiten
- Erschienen 2012
- Pearson Studium