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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。

Produktbeschreibung
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。