Machine Learning for Text (Record no. 383245)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03907nam a22004215i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 383245
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230102122059.0
006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL
campo de control de longitud fija a||||fo|||| 00| 0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 221112s2022 sz | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783030966232
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-030-96623-2
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación Q325.5
Número de documento/Ítem 2022 EB
100 ## - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Aggarwal, Charu C.
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 98701
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Machine Learning for Text
Mención de responsabilidad, etc. by Charu C. Aggarwal
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición Second edition 2022
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Cham
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Publising
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2022
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (XXIII, 565 páginas)
Otras características físicas 92 ilustraciones, 5 ilustraciones a color
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato 1 An Introduction to Text Analytics -- 2 Text Preparation and Similarity Computation -- 3 Matrix Factorization and Topic Modeling -- 4 Text Clustering -- 5 Text Classification: Basic Models -- 6 Linear Models for Classification and Regression -- 7 Classifier Performance and Evaluation -- 8 Joint Text Mining with Heterogeneous Data -- 9 Information Retrieval and Search Engines -- 10 Language Modeling and Deep Learning -- 11 Attention Mechanisms and Transformers -- 12 Text Summarization -- 13 Information Extraction and Knowledge Graphs -- 14 Question Answering -- 15 Opinion Mining and Sentiment Analysis -- 16 Text Segmentation and Event Detection.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. This second edition textbook covers a coherently organized framework for text analytics, which integrates material drawn from the intersecting topics of information retrieval, machine learning, and natural language processing. Particular importance is placed on deep learning methods. The chapters of this book span three broad categories: 1. Basic algorithms: Chapters 1 through 7 discuss the classical algorithms for text analytics such as preprocessing, similarity computation, topic modeling, matrix factorization, clustering, classification, regression, and ensemble analysis. 2. Domain-sensitive learning and information retrieval: Chapters 8 and 9 discuss learning models in heterogeneous settings such as a combination of text with multimedia or Web links. The problem of information retrieval and Web search is also discussed in the context of its relationship with ranking and machine learning methods. 3. Natural language processing: Chapters 10 through 16 discuss various sequence-centric and natural language applications, such as feature engineering, neural language models, deep learning, transformers, pre-trained language models, text summarization, information extraction, knowledge graphs, question answering, opinion mining, text segmentation, and event detection. Compared to the first edition, this second edition textbook (which targets mostly advanced level students majoring in computer science and math) has substantially more material on deep learning and natural language processing. Significant focus is placed on topics like transformers, pre-trained language models, knowledge graphs, and question answering.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Springer_Computer_2022
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 166090
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Aprendizaje automático
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 162648
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Data mining
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030966225
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030966249
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030966256
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-030-96623-2
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA)
-- 1
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS
Fecha de catalogación 11/2022
Tipo de materia E-book
Catalogador Irene González
Catalogado
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 09/09/2022 En línea   Q325.5 2022 EB eBook.22092327 23/09/2022 23/09/2022 LIBRO-E NO PRÉSTAMO