Graph Learning and Network Science for Natural Language Processing

پیشرفت در پردازش زبان طبیعی مبتنی بر نمودار (NLP) و وظایف بازیابی اطلاعات اهمیت پردازش با استفاده از روش Graph of Words را نشان داده است. این کتاب اطلاعات ملموس اخیر، از مبانی تا سطح پیشرفته، در مورد یادگیری مبتنی بر گراف، مانند رویکردهای مبتنی بر شبکه عصبی، هوش محاسباتی برای پارامترهای یادگیری و کاهش ویژگی، و علوم شبکه برای NPL مبتنی بر گراف را پوشش می‌دهد. همچنین حاوی اطلاعاتی درباره تولید زبان بر اساس نظریه‌های گرافیکی و مدل‌های زبان است.

ویژگی‌ها:

-یک مطالعه جامع ارائه می‌کند. رویکرد گرافیکی بین رشته‌ای به NLP

- تکنیک‌های هوش محاسباتی اخیر برای مدل‌های شبکه عصبی مبتنی بر نمودار را پوشش می‌دهد

- بحث می‌کند پیشرفت در تکنیک‌های تصادفی مبتنی بر پیاده‌روی، وب‌های معنایی و شبکه‌های واژگانی

- تحقیقات اخیر در مورد NLP برای داده‌های جریان مبتنی بر نمودار را بررسی می‌کند

-پیشرفت‌ها در جاسازی گراف دانش و هستی‌شناسی برای رویکردهای NLP را مرور می‌کند

این کتاب برای محققان و دانشجویان فارغ‌التحصیل در علوم کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی، و عمیق و یادگیری ماشینی.

Advances in graph-based natural language processing (NLP) and information retrieval tasks have shown the importance of processing using the Graph of Words method. This book covers recent concrete information, from the basics to advanced level, about graph-based learning, such as neural network-based approaches, computational intelligence for learning parameters and feature reduction, and network science for graph-based NPL. It also contains information about language generation based on graphical theories and language models.

Features:

-Presents a comprehensive study of the interdisciplinary graphical approach to NLP

-Covers recent computational intelligence techniques for graph-based neural network models

-Discusses advances in random walk-based techniques, semantic webs, and lexical networks

-Explores recent research into NLP for graph-based streaming data

-Reviews advances in knowledge graph embedding and ontologies for NLP approaches

This book is aimed at researchers and graduate students in computer science, natural language processing, and deep and machine learning.