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用語の抽出 - 基礎と応用 - cover

用語の抽出 - 基礎と応用

Fouad Sabry

Traduttore Kei Imano

Casa editrice: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinossi

用語の抽出とは
 
情報の抽出には多数のサブタスクが含まれており、その 1 つが用語の抽出です。 用語抽出の目的は、プロセスの目標を達成するために、特定のコーパスから関連する用語を機械的に抽出することです。
 
メリット
 
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: 用語の抽出
 
第 2 章: 自然言語処理
 
第 3 章: テキスト マイニング
 
第 4 章: WordNet
 
第 5 章: 語義の曖昧さ回避
 
第 6 章: 統計的意味論
 
第 7 章: オントロジーの学習
 
第 8 章: 知識の抽出
 
第 9 章: 自動分類構築
 
第 10 章: キーワード抽出
 
(II) 一般のよくある質問に答える 用語抽出について。
 
(III) 多くの分野における用語抽出の実際の使用例。
 
(IV) 各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 用語抽出のテクノロジーを 360 度完全に理解することができます。
 
本書の対象者
 
専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、 また、基本的な知識や情報を超えて、あらゆる種類の用語を抽出したいと考えている人も対象です。
 
 
Disponibile da: 05/07/2023.
Lunghezza di stampa: 93 pagine.

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    ベストファーストサーチ - 基礎と応用

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    ベストファースト検索とは
     
    ベストファースト検索は、最も保持していると思われるノードを拡張してグラフを調査する検索アルゴリズムのクラスの一例です。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 最良優先検索
     
    第 2 章: コンピュータ サイエンスにおけるヒューリスティック
     
    第 3 章: A* 検索アルゴリズム
     
    第 4 章: グラフ トラバーサル
     
    第 5 章: パスファインディング
     
    第 6 章: ダイクストラのアルゴリズム
     
    第 7 章: 貪欲なアルゴリズム
     
    第 8 章: 双方向検索
     
    第 9 章: ビーム検索
     
    第 10 章: リアルタイム Web
     
    (II) 最良の優先検索に関する一般のよくある質問に答えます。
     
    ( III) 多くの分野での最適優先検索の使用に関する実際の例。
     
    (IV) 最適優先検索を 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新技術を簡潔に説明する 17 の付録
     
    本書の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、基礎知識や知識を超えたい人 あらゆる種類の最良の最初の検索のための情報。
     
     
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    メリット
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 人道に対する罪
     
    第 2 章: ジェノサイド
     
    第 3 章: 国際刑事裁判所
     
    第 4 章: 戦争犯罪
     
    第 5 章: 普遍的管轄権
     
    第 6 章: ローマ規程
     
    第 7 章: アパルトヘイト犯罪
     
    第 8 章: ニュルンベルク原則
     
    第 9 章: 国際刑法
     
    第 10 章: 指揮責任
     
    (ii) 人道に対する罪に関する一般の人々の最大の疑問に答えます。
     
    この本は誰を対象にしていますか
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の人道に対する罪に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
     
     
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  • アフェクティブ コンピューティング - 基礎と応用 - cover

    アフェクティブ コンピューティング - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    アフェクティブ コンピューティングとは
     
    人間の感情を認識、解釈、処理、シミュレートできるシステムとテクノロジーの研究と開発は、アフェクティブ コンピューティングとして知られています。 。 これは、下位分野にコンピューター科学、心理学、認知科学を含む学際的な分野です。 この分野の基本的な概念の一部のルーツは、感情に関する初期の哲学的研究にまで遡ることができますが、コンピュータ サイエンスのより現代的な分野は、ロザリンド ピカードが 1995 年に発表した感情コンピューティングに関する研究とその著書にまで遡ることができます。 MIT Press から出版された Affective Computing。 ロボットに感情的知性を提供する能力、特に共感をシミュレートする能力は、現在行われている研究の目標の 1 つです。 コンピューターは人間の感情状態を解釈し、人間が示す感情に適切な反応を示すためにその行動を修正できる必要があります。
     
    どのようなメリット
     
    strong>
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 感情コンピューティング
     
    第 2 章: 感情
     
    第 3 章: 顔の表情
     
    第 4 章: ジェスチャ認識
     
    第 5 章: 顔動作コーディング システム
     
    第 6 章: 感情科学
     
    第 7 章: ロザリンド ピカード
     
    第 8 章: 感情の分類
     
    第 9 章: 感情触覚
     
    第 10 章: 感情の認識
     
    ( II) アフェティブ コンピューティングに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野におけるアフェティブ コンピューティングの実際の使用例。
     
    (IV) 17 の付録で簡単に説明する 、各業界の 266 の新興テクノロジーを取り上げ、アフェクティブ コンピューティングのテクノロジーを 360 度完全に理解できます。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、学生 大学院生、愛好家、愛好家、そしてあらゆる種類のアフェティブ コンピューティングに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
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