Filchenkov / Pivovarova / Kauttonen | Artificial Intelligence and Natural Language | Buch | 978-3-030-59081-9 | sack.de

Buch, Englisch, Band 1292, 203 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 335 g

Reihe: Communications in Computer and Information Science

Filchenkov / Pivovarova / Kauttonen

Artificial Intelligence and Natural Language

9th Conference, AINL 2020, Helsinki, Finland, October 7-9, 2020, Proceedings

Buch, Englisch, Band 1292, 203 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 335 g

Reihe: Communications in Computer and Information Science

ISBN: 978-3-030-59081-9
Verlag: Springer International Publishing


This book constitutes the refereed proceedings of the 9th Conference on Artificial Intelligence and Natural Language, AINL 2020, held in Helsinki, Finland, in October 2020. 
The 11 revised full papers and 3 short papers were carefully reviewed and selected from 36 submissions. Additionally, the volume presents 1 shared task paper. The volume presents recent research in areas of of text mining, speech technologies, dialogue systems, information retrieval, machine learning, articial intelligence, and robotics.
Filchenkov / Pivovarova / Kauttonen Artificial Intelligence and Natural Language jetzt bestellen!

Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


PolSentiLex: Sentiment Detection in Socio-political Discussions on Russian Social Media.- Automatic Detection of Hidden Communities in the Texts of Russian Social Network Corpus.- Dialog Modelling Experiments with Finnish One-to-One Chat Data.- Advances of Transformer-Based Models for News Headline Generation.- An explanation method for black-box machine learning survival models using the Chebyshev distance.- Unsupervised Neural Aspect Extraction with Related Terms.- Predicting Eurovision Song Contest Results using Sentiment Analysis.- Improving Results on Russian Sentiment Datasets.- Dataset for Automatic Summarization of Russian News.- Dataset for evaluation of mathematical reasoning abilities in Russian.- Searching Case Law Judgments by Using Other Judgments as a Query.- GenPR: Generative PageRank framework for Semi-Supervised Learning on citation graphs.- Finding New Multiword Expressions for Existing Thesaurus.- Matching LIWC with Russian Thesauri: An Exploratory Study.- Chinese-Russian Shared Task on Multi-Domain Translation.


Ihre Fragen, Wünsche oder Anmerkungen
Vorname*
Nachname*
Ihre E-Mail-Adresse*
Kundennr.
Ihre Nachricht*
Lediglich mit * gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.
Wenn Sie die im Kontaktformular eingegebenen Daten durch Klick auf den nachfolgenden Button übersenden, erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Ihr Angaben für die Beantwortung Ihrer Anfrage verwenden. Selbstverständlich werden Ihre Daten vertraulich behandelt und nicht an Dritte weitergegeben. Sie können der Verwendung Ihrer Daten jederzeit widersprechen. Das Datenhandling bei Sack Fachmedien erklären wir Ihnen in unserer Datenschutzerklärung.