MARC details
| 000 -CABECERA |
| campo de control de longitud fija |
03488nam a22003735i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
| campo de control |
397738 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
| campo de control |
ES-MaUEC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
| campo de control |
20240104162610.0 |
| 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 |
231114s2024 si | s |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9789819919994 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
| Número estándar o código |
10.1007/978-981-99-1999-4 |
| 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 |
| 050 04 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
| Número de clasificación |
QA76.9.N38 |
| Número de documento/Ítem |
2024 |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
| Nombre de persona |
Lee, Raymond S. T. |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| Código de función/relación |
aut |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut |
| 245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO |
| Título |
Natural Language Processing |
| Resto del título |
: A Textbook with Python Implementation |
| Mención de responsabilidad, etc. |
by Raymond S T Lee |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
| Mención de edición |
first edition 2024 |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Singapore |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2024 |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Springer International Publishing |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
| Extensión |
1 recurso en línea |
| 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 |
text file |
| Formato de codificación |
PDF |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
| Nota de contenido con formato |
Part I - Concepts and Technology -- Chapter 1. Introduction to Natural Language Processing -- Chapter 2. N-gram Language Model -- Chapter 3. Part-of-Speech Tagging -- Chapter 4. Syntax and Parsing -- Chapter 5. Meaning Representation -- Chapter 6. Semantic Analysis -- Chapter 7. Pragmatic Analysis and Discourse -- Chapter 8. Transfer Learning and Transformer Technology -- Chapter 9. Major Natural Language Processing Applications -- Part II -Natural Language Processing Workshops with Python Implementation in 14 Hours -- Chapter 10. Workshop#1 - Basics of Natural Language Toolkit (Hour 1-2) -- Chapter 11. Workshop#2 - N-grams Modeling with Natural Language Toolkit (Hour 3-4) -- Chapter 12. Workshop#3 - Part-of-Speech Tagging using Natural Language Toolkit (Hour 5-6) -- Chapter 13. Workshop#4 - Semantic Analysis and Word Vectors using spaCy (Hour 7-8) -- Chapter 14. Workshop#5 - Sentiment Analysis and Text Classification (Hour 9-10) -- Chapter 15. Workshop#6 - Transformers with spaCy and TensorFlow (Hour 11-12) -- Chapter 16. Workshop#7 - Building Chatbot with TensorFlow and Transformer Technology (Hour 13-14). |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. |
| Sumario, etc. |
This textbook presents an up-to-date and comprehensive overview of Natural Language Processing (NLP), from basic concepts to core algorithms and key applications. Further, it contains seven step-by-step NLP workshops (total length: 14 hours) offering hands-on practice with essential Python tools like NLTK, spaCy, TensorFlow Kera, Transformer and BERT. The objective of this book is to provide readers with a fundamental grasp of NLP and its core technologies, and to enable them to build their own NLP applications (e.g. Chatbot systems) using Python-based NLP tools. It is both a textbook and NLP tool-book intended for the following readers: undergraduate students from various disciplines who want to learn NLP; lecturers and tutors who want to teach courses or tutorials for undergraduate/graduate students on NLP and related AI topics; and readers with various backgrounds who want to learn NLP, and more importantly, to build workable NLP applications after completing its 14 hours of Python-based workshops. |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
| Nota local 598 (boletines) |
Springer_Computer_2024 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-981-99-1999-4 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid) |
| 912 ## - |
| -- |
ZDB-2-SCS |
| 912 ## - |
| -- |
ZDB-2-SXCS |
| 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 |