Natural Language Annotation for Machine Learning
- Autorzy:
- James Pustejovsky, Amber Stubbs
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 342
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: Natural Language Annotation for Machine Learning
Create your own natural language training corpus for machine learning. Whether you’re working with English, Chinese, or any other natural language, this hands-on book guides you through a proven annotation development cycle—the process of adding metadata to your training corpus to help ML algorithms work more efficiently. You don’t need any programming or linguistics experience to get started.
Using detailed examples at every step, you’ll learn how the MATTER Annotation Development Process helps you Model, Annotate, Train, Test, Evaluate, and Revise your training corpus. You also get a complete walkthrough of a real-world annotation project.
- Define a clear annotation goal before collecting your dataset (corpus)
- Learn tools for analyzing the linguistic content of your corpus
- Build a model and specification for your annotation project
- Examine the different annotation formats, from basic XML to the Linguistic Annotation Framework
- Create a gold standard corpus that can be used to train and test ML algorithms
- Select the ML algorithms that will process your annotated data
- Evaluate the test results and revise your annotation task
- Learn how to use lightweight software for annotating texts and adjudicating the annotations
This book is a perfect companion to O’Reilly’s Natural Language Processing with Python.
Wybrane bestsellery
-
Odkryj fascynujący świat sztucznej inteligencji (AI) bez zbędnych komplikacji! Ta książka to idealny przewodnik dla każdego, kto chce zrozumieć, jak AI zmienia nasz świat, od podstawowych pojęć po zaawansowane technologie. Dzięki jasnym wyjaśnieniom i przystępnemu językowi, autor demistyfikuje sk...
AI bez tajemnic. Sztuczna Inteligencja od podstaw po zaawansowane techniki AI bez tajemnic. Sztuczna Inteligencja od podstaw po zaawansowane techniki
-
Tę książkę docenią wszyscy zainteresowani eksploracją danych i uczeniem maszynowym, którzy chcieliby pewnie poruszać się w świecie nauki o danych. Pokazano tu, w jaki sposób Excel pozwala zobrazować proces ich eksplorowania i jak działają poszczególne techniki w tym zakresie. Przejrzyście wyjaśni...
Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku
(40.20 zł najniższa cena z 30 dni)46.90 zł
67.00 zł(-30%) -
Oto praktyczny przewodnik po nauce o danych w miejscu pracy. Dowiesz się stąd wszystkiego, co ważne na początku Twojej drogi jako danologa: od osobowości, z którymi przyjdzie Ci pracować, przez detale analizy danych, po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym. Nauczysz się myśleć ...
Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym
(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
Książka stanowi kompendium wiedzy na temat tej niesłychanie szybko rozwijającej się i dynamicznie wkraczającej w nasze życie dziedziny. Została napisana tak, aby była przystępna dla osób posiadających podstawowe umiejętności matematyczne. Może stanowić podręcznik dla studentów takich kierunków ja...(29.40 zł najniższa cena z 30 dni)
34.30 zł
49.00 zł(-30%) -
Ta książka jest przystępnym przewodnikiem po uczeniu maszynowym. Aby zrozumieć zawartą w niej treść, wystarczy podstawowa umiejętność programowania i znajomość matematyki na poziomie szkoły średniej. Znalazło się tu omówienie podstawowych pojęć i wyjaśnienie mechanizmów rządzących uczeniem głębok...
Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona
(59.40 zł najniższa cena z 30 dni)69.30 zł
99.00 zł(-30%) -
Ten podręcznik jest przeznaczony dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy uczenia maszynowego i nabrać praktycznego doświadczenia w używaniu pojęć matematycznych. Wyjaśniono tutaj stosowanie szeregu technik matematycznych, takich jak algebra liniowa, geometria analityczna, rozk...(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)
90.30 zł
129.00 zł(-30%) -
Rosnące możliwości różnych form sztucznej inteligencji niepokoją ludzi od kilkudziesięciu lat. Stopniowo uzależniamy się od ciągłej asysty nowoczesnych technologii, jednak coraz doskonalsze metody uczenia maszynowego, dostępna i potężna moc obliczeniowa korzystająca z niewyobrażalnie wielkich zas...
Człowiek na rozdrożu. Sztuczna inteligencja 25 punktów widzenia Człowiek na rozdrożu. Sztuczna inteligencja 25 punktów widzenia
(29.40 zł najniższa cena z 30 dni)34.30 zł
49.00 zł(-30%) -
Hone your machine learning skills to unlock robust models with less data through active machine learning. Tame messy datasets, conquer concept drift, and drive ML productivity with Python's active learning toolkit.
Active Machine Learning with Python. Refine and elevate data quality over quantity with active learning Active Machine Learning with Python. Refine and elevate data quality over quantity with active learning
-
Deep Learning for Time Series Cookbook covers several time series problems, and how to tackle them using deep learning in a set of coding recipes. These recipes will enable you to develop accurate forecasting models using the PyTorch ecosystem.
Deep Learning for Time Series Cookbook. Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection Deep Learning for Time Series Cookbook. Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection
Ebooka "Natural Language Annotation for Machine Learning" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "Natural Language Annotation for Machine Learning" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "Natural Language Annotation for Machine Learning" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- ISBN Ebooka:
- 978-14-493-5976-8, 9781449359768
- Data wydania ebooka:
- 2012-10-11 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 3.9MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 3.9MB
Spis treści ebooka
- Natural Language Annotation for Machine Learning
- Preface
- Natural Language Annotation for Machine Learning
- Audience
- Organization of This Book
- Software Requirements
- Conventions Used in This Book
- Using Code Examples
- Safari Books Online
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- James Adds:
- Amber Adds:
- 1. The Basics
- The Importance of Language Annotation
- The Layers of Linguistic Description
- What Is Natural Language Processing?
- The Importance of Language Annotation
- A Brief History of Corpus Linguistics
- What Is a Corpus?
- Early Use of Corpora
- Corpora Today
- Kinds of Annotation
- Language Data and Machine Learning
- Classification
- Clustering
- Structured Pattern Induction
- The Annotation Development Cycle
- Model the Phenomenon
- Annotate with the Specification
- Train and Test the Algorithms over the Corpus
- Evaluate the Results
- Revise the Model and Algorithms
- Summary
- 2. Defining Your Goal and Dataset
- Defining Your Goal
- The Statement of Purpose
- Refining Your Goal: Informativity Versus Correctness
- The scope of the annotation task
- What will the annotation be used for?
- What will the overall outcome be?
- Where will the corpus come from?
- How will the result be achieved?
- Defining Your Goal
- Background Research
- Language Resources
- Organizations and Conferences
- NLP Challenges
- Assembling Your Dataset
- The Ideal Corpus: Representative and Balanced
- Collecting Data from the Internet
- Eliciting Data from People
- Read speech
- Spontaneous speech
- The Size of Your Corpus
- Existing Corpora
- Distributions Within Corpora
- Summary
- 3. Corpus Analytics
- Basic Probability for Corpus Analytics
- Joint Probability Distributions
- Bayes Rule
- Basic Probability for Corpus Analytics
- Counting Occurrences
- Zipfs Law
- N-grams
- Language Models
- Summary
- 4. Building Your Model and Specification
- Some Example Models and Specs
- Film Genre Classification
- Adding Named Entities
- Semantic Roles
- Some Example Models and Specs
- Adopting (or Not Adopting) Existing Models
- Creating Your Own Model and Specification: Generality Versus Specificity
- Using Existing Models and Specifications
- Using Models Without Specifications
- Different Kinds of Standards
- ISO Standards
- Annotation format standards
- Annotation specification standards
- ISO Standards
- Community-Driven Standards
- Other Standards Affecting Annotation
- Summary
- 5. Applying and Adopting Annotation Standards
- Metadata Annotation: Document Classification
- Unique Labels: Movie Reviews
- Multiple Labels: Film Genres
- Metadata Annotation: Document Classification
- Text Extent Annotation: Named Entities
- Inline Annotation
- Stand-off Annotation by Tokens
- Stand-off Annotation by Character Location
- Linked Extent Annotation: Semantic Roles
- ISO Standards and You
- Summary
- 6. Annotation and Adjudication
- The Infrastructure of an Annotation Project
- Specification Versus Guidelines
- Be Prepared to Revise
- Preparing Your Data for Annotation
- Metadata
- Preprocessed Data
- Splitting Up the Files for Annotation
- Writing the Annotation Guidelines
- Example 1: Single LabelsMovie Reviews
- Example 2: Multiple LabelsFilm Genres
- Example 3: Extent AnnotationsNamed Entities
- Example 4: Link TagsSemantic Roles
- Annotators
- Choosing an Annotation Environment
- Evaluating the Annotations
- Cohens Kappa ()
- Fleisss Kappa ()
- Interpreting Kappa Coefficients
- Calculating in Other Contexts
- Creating the Gold Standard (Adjudication)
- Summary
- 7. Training: Machine Learning
- What Is Learning?
- Defining Our Learning Task
- Classifier Algorithms
- Decision Tree Learning
- Gender Identification
- Nave Bayes Learning
- Movie genre identification
- Sentiment classification
- Maximum Entropy Classifiers
- Other Classifiers to Know About
- Sequence Induction Algorithms
- Clustering and Unsupervised Learning
- Semi-Supervised Learning
- Matching Annotation to Algorithms
- Summary
- 8. Testing and Evaluation
- Testing Your Algorithm
- Evaluating Your Algorithm
- Confusion Matrices
- Calculating Evaluation Scores
- Percentage accuracy
- Precision and recall
- F-measure
- Other evaluation metrics
- Interpreting Evaluation Scores
- Problems That Can Affect Evaluation
- Dataset Is Too Small
- Algorithm Fits the Development Data Too Well
- Too Much Information in the Annotation
- Final Testing Scores
- Summary
- 9. Revising and Reporting
- Revising Your Project
- Corpus Distributions and Content
- Model and Specification
- Annotation
- Guidelines
- Annotators
- Tools
- Training and Testing
- Revising Your Project
- Reporting About Your Work
- About Your Corpus
- About Your Model and Specifications
- About Your Annotation Task and Annotators
- About Your ML Algorithm
- About Your Revisions
- Summary
- 10. Annotation: TimeML
- The Goal of TimeML
- Related Research
- Building the Corpus
- Model: Preliminary Specifications
- Times
- Signals
- Events
- Links
- Annotation: First Attempts
- Model: The TimeML Specification Used in TimeBank
- Time Expressions
- Events
- Signals
- Links
- Confidence
- Annotation: The Creation of TimeBank
- TimeML Becomes ISO-TimeML
- Modeling the Future: Directions for TimeML
- Narrative Containers
- Expanding TimeML to Other Domains
- Event Structures
- Summary
- 11. Automatic Annotation: Generating TimeML
- The TARSQI Components
- GUTime: Temporal Marker Identification
- EVITA: Event Recognition and Classification
- GUTenLINK
- Slinket
- SputLink
- Machine Learning in the TARSQI Components
- The TARSQI Components
- Improvements to the TTK
- Structural Changes
- Improvements to Temporal Entity Recognition: BTime
- Temporal Relation Identification
- Temporal Relation Validation
- Temporal Relation Visualization
- TimeML Challenges: TempEval-2
- TempEval-2: System Summaries
- Overview of Results
- Future of the TTK
- New Input Formats
- Narrative Containers/Narrative Times
- Medical Documents
- Cross-Document Analysis
- Summary
- 12. Afterword: The Future of Annotation
- Crowdsourcing Annotation
- Amazons Mechanical Turk
- Games with a Purpose (GWAP)
- User-Generated Content
- Crowdsourcing Annotation
- Handling Big Data
- Boosting
- Active Learning
- Semi-Supervised Learning
- NLP Online and in the Cloud
- Distributed Computing
- Shared Language Resources
- Shared Language Applications
- And Finally...
- A. List of Available Corpora and Specifications
- Corpora
- Specifications, Guidelines, and Other Resources
- Representation Standards
- B. List of Software Resources
- Annotation and Adjudication Software
- Multipurpose Tools
- Corpus Creation and Exploration Tools
- Manual Annotation Tools
- Automated Annotation Tools
- Multipurpose tools
- Phonetic annotation
- Part-of-speech taggers/syntactic parsers
- Tokenizers/chunkers/stemmers
- Other
- Annotation and Adjudication Software
- Machine Learning Resources
- C. MAE User Guide
- Installing and Running MAE
- Loading Tasks and Files
- Loading a Task
- Loading a File
- Annotating Entities
- Attribute information
- Nonconsuming tags
- Annotating Links
- Deleting Tags
- Saving Files
- Defining Your Own Task
- Task Name
- Elements (a.k.a. Tags)
- Attributes
- id attributes
- start attribute
- Attribute types
- Default attribute values
- Frequently Asked Questions
- D. MAI User Guide
- Installing and Running MAI
- Loading Tasks and Files
- Loading a Task
- Loading Files
- Adjudicating
- The MAI Window
- Adjudicating a Tag
- Extent Tags
- Link Tags
- Nonconsuming Tags
- Adding New Tags
- Deleting tags
- Saving Files
- E. Bibliography
- References for Using Amazons Mechanical Turk/Crowdsourcing
- Index
- About the Authors
- Colophon
- Copyright
O'Reilly Media - inne książki
-
JavaScript gives web developers great power to create rich interactive browser experiences, and much of that power is provided by the browser itself. Modern web APIs enable web-based applications to come to life like never before, supporting actions that once required browser plug-ins. Some are s...(177.65 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
How will software development and operations have to change to meet the sustainability and green needs of the planet? And what does that imply for development organizations? In this eye-opening book, sustainable software advocates Anne Currie, Sarah Hsu, and Sara Bergman provide a unique overview...(160.65 zł najniższa cena z 30 dni)
177.65 zł
209.00 zł(-15%) -
OpenTelemetry is a revolution in observability data. Instead of running multiple uncoordinated pipelines, OpenTelemetry provides users with a single integrated stream of data, providing multiple sources of high-quality telemetry data: tracing, metrics, logs, RUM, eBPF, and more. This practical gu...(143.65 zł najniższa cena z 30 dni)
152.15 zł
179.00 zł(-15%) -
Interested in developing embedded systems? Since they don't tolerate inefficiency, these systems require a disciplined approach to programming. This easy-to-read guide helps you cultivate good development practices based on classic software design patterns and new patterns unique to embedded prog...(152.15 zł najniższa cena z 30 dni)
160.65 zł
189.00 zł(-15%) -
If you use Linux in your day-to-day work, then Linux Pocket Guide is the perfect on-the-job reference. This thoroughly updated 20th anniversary edition explains more than 200 Linux commands, including new commands for file handling, package management, version control, file format conversions, an...(92.65 zł najniższa cena z 30 dni)
101.15 zł
119.00 zł(-15%) -
Gain the valuable skills and techniques you need to accelerate the delivery of machine learning solutions. With this practical guide, data scientists, ML engineers, and their leaders will learn how to bridge the gap between data science and Lean product delivery in a practical and simple way. Dav...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
254.15 zł
299.00 zł(-15%) -
This practical book provides a detailed explanation of the zero trust security model. Zero trust is a security paradigm shift that eliminates the concept of traditional perimeter-based security and requires you to "always assume breach" and "never trust but always verify." The updated edition off...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
Decentralized finance (DeFi) is a rapidly growing field in fintech, having grown from $700 million to $100 billion over the past three years alone. But the lack of reliable information makes this area both risky and murky. In this practical book, experienced securities attorney Alexandra Damsker ...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
Whether you're a startup founder trying to disrupt an industry or an entrepreneur trying to provoke change from within, your biggest challenge is creating a product people actually want. Lean Analytics steers you in the right direction.This book shows you how to validate your initial idea, find t...(126.65 zł najniższa cena z 30 dni)
126.65 zł
149.00 zł(-15%) -
When it comes to building user interfaces on the web, React enables web developers to unlock a new world of possibilities. This practical book helps you take a deep dive into fundamental concepts of this JavaScript library, including JSX syntax and advanced patterns, the virtual DOM, React reconc...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Natural Language Annotation for Machine Learning James Pustejovsky, Amber Stubbs (0) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.