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Mastering Text Classification: Cutting-Edge NLP Techniques (Signals and Communication Technology)
Vendeur : Books From California, Simi Valley, CA, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 4 sur 5 étoiles
EUR 120,93
Expédition à EUR 4,33
Expédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Ajouter au panierhardcover. Etat : Fine.
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Mastering Text Classification: Cutting-Edge NLP Techniques
Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 233,08
Expédition à EUR 11,58
Expédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Ajouter au panierHardcover. Etat : Brand New. 150 pages. 9.25x6.10x9.35 inches. In Stock.
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EUR 141,20
Expédition à EUR 70
Expédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 5 disponible(s)
Ajouter au panierBuch. Etat : Neu. Mastering Text Classification | Cutting-Edge NLP Techniques | Mourad Abbas | Buch | vii | Englisch | 2025 | Springer | EAN 9783031936111 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Mastering Text Classification : Cutting-Edge NLP Techniques
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 165,03
Expédition à EUR 62
Expédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Ajouter au panierBuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book provides cutting-edge natural language processing (NLP) techniques to unlock the power of text data. It presents advanced methods for various text classification tasks, like discourse relation classification, classification in large taxonomies, and leveraging disagreement between annotators for text classification.This book equips readers whether they are researchers or professionals, looking to apply NLP in real-world settings, with the latest advancements, and gives them the opportunity to explore techniques to handle limited data, and harness the power of pre-trained language models like BERT. By the end, readers will be equipped to tackle specific text classification challenges and advance the field of NLP.
