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KERNEL-ANSATZ

KERNEL-ANSATZvon Lokesh Pawar
Über KERNEL-ANSATZ

Die Extraktion nützlicher Informationen aus dem Pool großer Datenmengen ist die Geburtsstunde eines neuen Bereichs, der als Informationsextraktion bekannt ist. Der Bereich der Informationsextraktion hat seinen Ursprung in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). Die grundlegende Entwicklung in diesem Bereich geht auf verschiedene Wettbewerbe zurück, die sich mit der Erkennung und Extraktion von benannten Entitäten wie Namen von Personen, Organisationen usw. befassen. Da die Welt durch das Aufkommen des Internets immer datenorientierter wird, kommen neue Anwendungen für die Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten zum Vorschein. Das meiste Interesse besteht darin, benannte Entitäten wie Personen, Organisationen und Orte usw. zu extrahieren und zu klassifizieren, was eine Teilaufgabe der Informationsextraktion ist, die als Entitätsextraktion und Klassifizierung bekannt ist.

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  • Sprache:
  • Deutsch
  • ISBN:
  • 9786204813905
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 68
  • Veröffentlicht:
  • 29. Mai 2022
  • Abmessungen:
  • 150x5x220 mm.
  • Gewicht:
  • 119 g.
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Beschreibung von KERNEL-ANSATZ

Die Extraktion nützlicher Informationen aus dem Pool großer Datenmengen ist die Geburtsstunde eines neuen Bereichs, der als Informationsextraktion bekannt ist. Der Bereich der Informationsextraktion hat seinen Ursprung in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). Die grundlegende Entwicklung in diesem Bereich geht auf verschiedene Wettbewerbe zurück, die sich mit der Erkennung und Extraktion von benannten Entitäten wie Namen von Personen, Organisationen usw. befassen. Da die Welt durch das Aufkommen des Internets immer datenorientierter wird, kommen neue Anwendungen für die Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten zum Vorschein. Das meiste Interesse besteht darin, benannte Entitäten wie Personen, Organisationen und Orte usw. zu extrahieren und zu klassifizieren, was eine Teilaufgabe der Informationsextraktion ist, die als Entitätsextraktion und Klassifizierung bekannt ist.

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