Natural Language Processing and Computational Linguistics 2

Semantics, Discourse and Applications
 
 
Standards Information Network (Verlag)
  • 1. Auflage
  • |
  • erschienen am 29. November 2017
  • |
  • 316 Seiten
 
E-Book | PDF mit Adobe DRM | Systemvoraussetzungen
978-1-119-41972-3 (ISBN)
 

Natural Language Processing (NLP) is a scientific discipline which is found at the intersection of fields such as Artificial Intelligence, Linguistics, and Cognitive Psychology. This book presents in four chapters the state of the art and fundamental concepts of key NLP areas. Are presented in the first chapter the fundamental concepts in lexical semantics, lexical databases, knowledge representation paradigms, and ontologies. The second chapter is about combinatorial and formal semantics. Discourse and text representation as well as automatic discourse segmentation and interpretation, and anaphora resolution are the subject of the third chapter. Finally, in the fourth chapter, I will cover some aspects of large scale applications of NLP such as software architecture and their relations to cognitive models of NLP as well as the evaluation paradigms of NLP software. Furthermore, I will present in this chapter the main NLP applications such as Machine Translation (MT), Information Retrieval (IR), as well as Big Data and Information Extraction such as event extraction, sentiment analysis and opinion mining.

  • Englisch
  • Somerset
  • |
  • USA
John Wiley & Sons Inc
  • Für Beruf und Forschung
  • 12,85 MB
978-1-119-41972-3 (9781119419723)
1119419727 (1119419727)
weitere Ausgaben werden ermittelt
Mohamed Zakaria Kurdi, CS Department of Lynchburg College, USA.
  • Cover
  • Half-Title Page
  • Title Page
  • Copyright Page
  • Contents
  • Introduction
  • 1. The Sphere of Lexicons and Knowledge
  • 1.1. Lexical semantics
  • 1.1.1. Extension of lexical meaning
  • 1.1.2. Paradigmatic relations of meaning
  • 1.1.3. Theories of lexical meaning
  • 1.2. Lexical databases
  • 1.2.1. Standards for encoding and exchanging data
  • 1.2.2. Standard character encoding
  • 1.2.3. Content standards
  • 1.2.4. Writing systems
  • 1.2.5. A few lexical databases
  • 1.3. Knowledge representation and ontologies
  • 1.3.1. Knowledge representation
  • 1.3.2. Ontologies
  • 2. The Sphere of Semantics
  • 2.1. Combinatorial semantics
  • 2.1.1. Interpretive semantics
  • 2.1.2. Generative semantics
  • 2.1.3. Case grammar
  • 2.1.4. Rastier's interpretive semantics
  • 2.1.5. Meaning-text theory
  • 2.2. Formal semantics
  • 2.2.1. Propositional logic
  • 2.2.2. First-order logic
  • 2.2.3. Lambda calculus
  • 2.2.4. Other types of logic
  • 3. The Sphere of Discourse and Text
  • 3.1. Discourse analysis and pragmatics
  • 3.1.1. Fundamental concepts
  • 3.1.2. Utterance production
  • 3.1.3. Context, cotext and intertextuality
  • 3.1.4. Information structure in discourse
  • 3.1.5. Coherence
  • 3.1.6. Cohesion
  • 3.1.7. Ellipses
  • 3.1.8. Textual sequences
  • 3.1.9. Speech acts
  • 3.2. Computational approaches to discourse
  • 3.2.1. Linear segmentation of discourse
  • 3.2.2. Rhetorical structure theory and automatic discourse analysis
  • 3.2.3. Discourse interpretation: DRT3
  • 3.2.4. Processing anaphora
  • 4. The Sphere of Applications
  • 4.1. Software engineering for NLP software
  • 4.1.1. Lifecycle of an NLP software
  • 4.1.2. Software architecture for NLP
  • 4.1.3. Serial architectures
  • 4.1.4. Data-centered architectures
  • 4.1.5. Object-oriented architectures
  • 4.1.6. Multi-agent architectures
  • 4.1.7. Syntactic-semantic cooperation: from cognitive models to software architecture
  • 4.1.8. Programming languages for NLP
  • 4.1.9. Evaluation of NLP systems
  • 4.2. Machine translation (MT)
  • 4.2.1. Why is translation difficult?
  • 4.2.2. History of MT systems
  • 4.2.3. Typology of MT systems
  • 4.2.4. The use of MT
  • 4.2.5. MT techniques
  • 4.2.6. Example of a translation system: Verbmobil
  • 4.3. Information retrieval (IR)
  • 4.3.1. IR and related domains
  • 4.3.2. Lexical information and IR
  • 4.3.3. Information retrieval approaches
  • 4.4. Big Data (BD) and information extraction
  • 4.4.1. Structured, semi-structured and unstructured data
  • 4.4.2. Architectures of BD processing systems
  • 4.4.3. Role of NLP in BD processing
  • 4.4.4. Information extraction
  • Conclusion
  • Bibliography
  • Index
  • Other titles from iSTE in Cognitive Science and Knowledge Management
  • EULA

Dateiformat: PDF
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