Entropy Guided Transformation Learning: Algorithms and Applications, Fachbücher von Ruy Luiz Milidiú, Cícero Nogueira do...

"Entropy Guided Transformation Learning: Algorithms and Applications" bietet eine umfassende Einführung in einen innovativen maschinellen Lernalgorithmus, der speziell für Klassifikationsaufgaben entwickelt wurde. Der Ansatz generalisiert das Transformation Based Learning (TBL) und adressiert dessen Hauptproblem, die Erstellung effektiver Vorlagensätze. Durch die automatische Generierung von Vorlagen mittels Entscheidungsbaumzerlegung optimiert dieser Algorithmus den Lernprozess. Die Autoren stellen zudem das ETL Committee vor, eine Ensemble-Methode, die ETL als Basislerner nutzt. Die Anwendung von ETL wird auf vier Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) demonstriert: Part-of-Speech-Tagging, Phrase Chunking, Named Entity Recognition und semantische Rollenkennzeichnung. Die umfangreichen experimentellen Ergebnisse belegen die Effektivität von ETL bei der Erlernung präziser Transformationsregeln und zeigen, dass es bessere Ergebnisse erzielt als TBL mit handgefertigten Vorlagen. Dieses Fachbuch richtet sich sowohl an fortgeschrittene Studierende als auch an Graduierte und bietet wertvolle Einblicke in die Anwendungen von ETL in der NLP.