Författare
James Pustejovsky
James Pustejovsky är en uppskattad författare inom Data och IT med totalt 1 bok tillgängliga på Bokkollen, utgivna hos O'Reilly Media.
Bland verken finns Natural Language Annotation for Machine Learning, som toppar listan över James Pustejovskys populäraste böcker. Verken spänner över data & it och tilltalar läsare som uppskattar genren.
På Bokkollen gör vi det enkelt att navigera i James Pustejovskys författarskap. Vår databas uppdateras ständigt med nya släpp och format, så oavsett om du söker efter en lättläst pocket för semestern, en lyxig inbunden presentutgåva eller en digital ljudbok för pendlingen, har vi rätt utgåva för dig.
Jämför snabbt och smidigt priser på alla böcker av James Pustejovsky hos Sveriges ledande bokhandlare – som Adlibris, Bokus och Akademibokhandeln – och hitta alltid det bästa erbjudandet utan att betala för mycket.
Natural Language Annotation for Machine Learning
Create your own natural language training corpus for machine learning. This example-driven book walks you through the annotation cycle, from selecting an annotation task and creating the annotation specification to designing the guidelines, creating a "gold standard" corpus, and then beginning the actual data creation with the annotation process. Systems exist for analyzing existing corpora, but making a new corpus can be extremely complex. To help you build a foundation for your own machine learning goals, this easy-to-use guide includes case studies that demonstrate four different annotation tasks in detail. You'll also learn how to use a lightweight software package for annotating texts and adjudicating the annotations. This book is a perfect companion to O'Reilly's Natural Language Processing with Python, which describes how to use existing corpora with the Natural Language Toolkit.
Hela bibliografin
Utforska alla James Pustejovskys publicerade verk sorterade efter popularitet.
Upptäck liknande författare
Om du gillar James Pustejovsky kommer du förmodligen att uppskatta även dessa författare inom data & it.