Synopsis
In Language and Chronology, Toner and Han use Machine Learning to tackle the fundamental problem of dating ancient and medieval texts. They move us beyond the simple querying of electronic texts towards the creation of a sophisticated tool for textual chronology.
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À propos de l'auteur
Gregory Toner is Professor of Irish at Queens University, Belfast. He has published widely on medieval Irish literature and language and is editor of the electronic Dictionary of the Irish Language. Xiwu Han, Ph.D. (2006), Harbin Institute of Technology, China, has published numerous peer-reviewed articles on computational linguistics and machine translation.
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Résultats de recherche pour Language and Chronology: Text Dating by Machine Learning
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Language and Chronology
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Language and Chronology
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Language and Chronology: Text Dating by Machine Learning
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Hardcover. Etat : Brand New. illustrated edition. 208 pages. 9.25x6.25x0.75 inches. In Stock. This item is printed on demand. N° de réf. du vendeur __9004410031
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Language and Chronology: Text Dating by Machine Learning
Edité par
BRILL, 2019
ISBN 10 : 9004410031
ISBN 13 : 9789004410039
Neuf
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Etat : New. Über den AutorGregory Toner is Professor of Irish at Queen s University, Belfast. He has published widely on medieval Irish literature and language and is editor of the electronic Dictionary of the Irish Language. . N° de réf. du vendeur 289258978
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Language and Chronology
Edité par
Koninklijke Brill BV Sep 2019, 2019
ISBN 10 : 9004410031
ISBN 13 : 9789004410039
Neuf
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Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
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Buch. Etat : Neu. Neuware - In Language and Chronology, Toner and Han apply innovative Machine Learning techniques to the problem of the dating of literary texts. Many ancient and medieval literatures lack reliable chronologies which could aid scholars in locating texts in their historical context. The new machine-learning method presented here uses chronological information gleaned from annalistic records to date a wide range of texts. The method is also applied to multi-layered texts to aid the identification of different chronological strata within single copies. While the algorithm is here applied to medieval Irish material of the period c.700-c.1700, it can be extended to written texts in any language or alphabet. The authors' approach presents a step change in Digital Humanities, moving us beyond simple querying of electronic texts towards the production of a sophisticated tool for literary and historical studies. N° de réf. du vendeur 9789004410039
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