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固有表現の認識 - 基礎と応用 - cover

固有表現の認識 - 基礎と応用

Fouad Sabry

Translator Kei Imano

Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]

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Summary

固有表現認識とは
 
固有表現認識 (NER) は、非構造化テキストで言及されている固有表現を特定し、分類することを目的とした情報抽出のサブタスクです。 - 人名、組織、場所、医療コード、時間表現、数量、金額、パーセンテージなどの定義されたカテゴリ。 このサブタスクの他の名前には、(名前付き) エンティティ識別、エンティティ チャンキング、エンティティ抽出などがあります。 固有表現認識は固有表現識別とも呼ばれます。
 
どのようなメリットがあるか
 
(I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: 固有表現の認識
 
第 2 章: 自然言語処理
 
第 3 章: 情報抽出
 
第 4 章: 固有 エンティティ
 
第 5 章: 関係抽出
 
第 6 章: 自然言語処理の概要
 
第 7 章: エンティティのリンク
 
第 8 章: Apache cTAKES
 
第 9 章: SpaCy
 
第 10 章: ゼロショット学習
 
(II) 固有表現認識に関する一般のよくある質問に答えます。
 
(III) 多くの分野における固有表現認識の実際の使用例。
 
(IV) 360 度完全に実現するための各業界の 266 の新技術を簡潔に説明する 17 の付録 固有表現認識技術の理解。
 
本書の対象者
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、および認識したい人 あらゆる種類の固有表現認識に関する基本的な知識や情報を超えたものです。
 
 
Available since: 07/05/2023.
Print length: 102 pages.

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    19: バチルス ファージ: バチルス ファージを調べ、細菌との相互作用とナノバイオテクノロジーにおけるその重要性に焦点を当てます。
     
    20: プライマーゼ: 遺伝子研究とバイオテクノロジー応用の重要なステップである dna 複製におけるプライマーゼの機能を理解します。
     
    21: ローリング サークル複製: ローリング サークル複製メカニズムと、分子クローニングおよびナノテクノロジーにおけるその応用について探究します。
     
    バチルスウイルスファイ 29 は、微生物学、バイオテクノロジー、ナノテクノロジーの最先端の交差点を理解しようとする人にとって欠かせないリソースです。ウイルス、バクテリオファージ、分子プロセスを詳細に探究したこの本は、基礎知識と高度な応用の両方を提供し、専門家、学生、そしてバイオテクノロジーの将来に関心を持つ人にとって必読の書です。
    Show book
  • ラドン変換 - ビジュアルデータに隠されたパターンを明らかにする - cover

    ラドン変換 - ビジュアルデータに隠されたパターンを明らかにする

    Fouad Sabry

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    ラドン変換とは
     
    数学におけるラドン変換は、平面上で定義された関数 f を、平面上で定義された関数 Rf に変換する積分変換です。 次元) 平面内の線の空間。特定の線での値は、その線にわたる関数の線積分に等しい。 この変換は 1917 年にヨハン ラドンによって導入され、逆変換の公式も提供されました。 ラドンはさらに、積分が平面上で行われる 3 次元での変換の公式を含めました。 それは後に高次元のユークリッド空間に一般化され、積分幾何学の文脈においてより広範に適用されました。 ラドン変換の複雑な類似物は、ペンローズ変換として知られています。 ラドン変換は、オブジェクトの断面スキャンに関連付けられた投影データから画像を作成する断層撮影に広く適用できます。
     
    メリット
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: ラドン変換
     
    第 2 章: フーリエ変換
     
    第 3 章: ベッセル 関数
     
    第 4 章: 畳み込み定理
     
    第 5 章: 離散フーリエ変換
     
    第 6 章: フーリエ級数
     
    第 7 章: による積分 パーツ
     
    第 8 章: 分数フーリエ変換
     
    第 9 章: メリン変換
     
    第 10 章: ポアソン カーネル
     
    (II) ラドン変換に関する一般公開のトップ質問。
     
    (III) さまざまな分野でのラドン変換の実際の使用例。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のラドン変換に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
     
     
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