Natural Language Annotation for Machine Learning A Guide to Corpus-Building for Applications
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Beschreibung
Produktdetails
Format
Kopierschutz
Ja
Family Sharing
Ja
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
11.10.2012
Verlag
O'Reilly MediaSeitenzahl
342 (Printausgabe)
Dateigröße
9768 KB
Sprache
Englisch
EAN
9781449359775
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 cyclethe 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.
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