Semi-Supervised Learning and Domain Adaptation in Natural Language Processing (Record no. 387880)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03418nam a22004095i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 387880
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230427133710.0
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 230427s2013 sz | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783031021497
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-031-02149-7
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 2013 EB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Søgaard, Anders,
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 687413
Fechas asociadas al nombre 1981-
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Semi-Supervised Learning and Domain Adaptation in Natural Language Processing
Mención de responsabilidad, etc. by Anders Søgaard
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición 1st edition 2013
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 2013
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (X, 93 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 Introduction -- Supervised and Unsupervised Prediction -- Semi-Supervised Learning -- Learning under Bias -- Learning under Unknown Bias -- Evaluating under Bias.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. This book introduces basic supervised learning algorithms applicable to natural language processing (NLP) and shows how the performance of these algorithms can often be improved by exploiting the marginal distribution of large amounts of unlabeled data. One reason for that is data sparsity, i.e., the limited amounts of data we have available in NLP. However, in most real-world NLP applications our labeled data is also heavily biased. This book introduces extensions of supervised learning algorithms to cope with data sparsity and different kinds of sampling bias. This book is intended to be both readable by first-year students and interesting to the expert audience. My intention was to introduce what is necessary to appreciate the major challenges we face in contemporary NLP related to data sparsity and sampling bias, without wasting too much time on details about supervised learning algorithms or particular NLP applications. I use text classification, part-of-speech tagging, and dependency parsing as running examples, and limit myself to a small set of cardinal learning algorithms. I have worried less about theoretical guarantees ("this algorithm never does too badly") than about useful rules of thumb ("in this case this algorithm may perform really well"). In NLP, data is so noisy, biased, and non-stationary that few theoretical guarantees can be established and we are typically left with our gut feelings and a catalogue of crazy ideas. I hope this book will provide its readers with both. Throughout the book we include snippets of Python code and empirical evaluations, when relevant.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Synthesis Collection of Technology_2013
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 678605
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Lenguajes de programación
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
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031010217
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031032776
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-031-02149-7
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
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 2013 EB eBook.01113079 25/11/2022 25/11/2022 LIBRO-E NO PRÉSTAMO