Bayesian Analysis in Natural Language Processing (Record no. 387102)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03232nam a22004215i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 387102
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230218150712.0
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 230218s2016 sz | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783031021619
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-031-02161-9
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 QA76.9.N38
Número de documento/Ítem 2016 EB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Cohen, Shay
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 686961
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Bayesian Analysis in Natural Language Processing
Mención de responsabilidad, etc. by Shay Cohen
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición 1st edition 2016
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Cham
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Publishing
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2016
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (IV, 274 páginas)
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
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Synthesis Lectures on Human Language Technologies
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 1947-4059
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Preface -- Acknowledgments -- Preliminaries -- Introduction -- Priors -- Bayesian Estimation -- Sampling Methods -- Variational Inference -- Nonparametric Priors -- Bayesian Grammar Models -- Closing Remarks -- Bibliography -- Author's Biography -- Index .
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. Natural language processing (NLP) went through a profound transformation in the mid-1980s when it shifted to make heavy use of corpora and data-driven techniques to analyze language. Since then, the use of statistical techniques in NLP has evolved in several ways. One such example of evolution took place in the late 1990s or early 2000s, when full-fledged Bayesian machinery was introduced to NLP. This Bayesian approach to NLP has come to accommodate for various shortcomings in the frequentist approach and to enrich it, especially in the unsupervised setting, where statistical learning is done without target prediction examples. We cover the methods and algorithms that are needed to fluently read Bayesian learning papers in NLP and to do research in the area. These methods and algorithms are partially borrowed from both machine learning and statistics and are partially developed "in-house" in NLP. We cover inference techniques such as Markov chain Monte Carlo sampling and variational inference, Bayesian estimation, and nonparametric modeling. We also cover fundamental concepts in Bayesian statistics such as prior distributions, conjugacy, and generative modeling. Finally, we cover some of the fundamental modeling techniques in NLP, such as grammar modeling and their use with Bayesian analysis.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Synthesis Collection of Technology_2016
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 158738
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Proceso en lenguaje natural (Informática)
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 160470
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Estadística bayesiana
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031001758
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031010330
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031032899
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-031-02161-9
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
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 02/2023
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) 25/11/2022 En línea   QA76.9.N38 2016 EB eBook.01112301 25/11/2022 25/11/2022 LIBRO-E NO PRÉSTAMO