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Goldberg – Neural network methods for natural language processing

Springer Nature Switzerland · 2022 · ISBN 9783031010378
6.6 / 10
Difficoltà medio
1 facoltà
lo adottano, in 1 ateneo2 docenti · 1 corso di laurea

Scheda libro

Titolo
Neural network methods for natural language processing
Autori
Yoav Goldberg
Editore
Springer Nature Switzerland, 2022
Edizione
2022
ISBN
9783031010378
Lingua
Tedesco
Pagine
n.d.
Tipo
Manuale universitario
Studio
≈ 3 settimane

Cosa si studia con questo libro Goldberg – Neural network methods for natural language processing: di cosa parla

Metodi di reti neurali per l'elaborazione del linguaggio naturale: un testo breve ma sistematico che introduce l'uso dell'apprendimento profondo nell'analisi dei testi. Presenta le rappresentazioni di parole, le reti ricorrenti e convoluzionali, i modelli per sequenze e le applicazioni al linguaggio. Si rivolge a chi studia natural language processing in informatica e ingegneria e conosce le basi dell'apprendimento automatico. Aiuta a collegare la linguistica computazionale tradizionale con le tecniche neurali e a comprendere come i modelli rappresentino e producano il linguaggio.

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Chi lo adotta Goldberg – Neural network methods for natural language processing: esami, corsi di laurea e docenti che lo indicano

Sapienza 1 facoltà · 1 esame

Goldberg – Neural network methods for natural language processing a Sapienza: Natural Language Processing, prof. Masi e Faralli

Facoltà: Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica

Natural Language Processing

Prof. IACOPO MASI, STEFANO FARALLI
Pagina del docente: Iacopo Masi
Scopri le domande d’esame:Apri scheda materia ›
Di cosa si tratta: Fondamenti di elaborazione del linguaggio naturale: linguistica computazionale, corpora, language modeling, classificazione di documenti, PoS tagging, riconoscimento delle entità nominali e parsing. Seguono semantica distribuzionale e word embeddings, reti neurali per il testo, estrazione di informazioni, question answering, traduzione automatica e laboratorio con strumenti come NLTK, spaCy e gensim.

Dettagli corso

Tempo di studio e official info

Tempo consigliato per preparare l’esame: ≈ 6,5 settimane
Dati verificati il 18/09/2026

Libri indicati per la materia

Scorri di lato: 2 libri
Jacob Eisenstein. Introduction to Natural Language Processing, MITISBN
Tempo di studio del libro≈ 3 settimane
Obbligatorietà
Obbligatorio
Adottato in
1 materia
Tipo
Manuale
Pagine
n.d.
Difficoltà
5,4
Yoav Goldberg. Neural Network Methods for Natural LanguageISBN 9783031010378
Tempo di studio del libro≈ 3 settimane
Obbligatorietà
Obbligatorio
Adottato in
1 materia
Tipo
Manuale
Pagine
n.d.
Difficoltà
6,6

Domande frequenti su Goldberg – Neural network methods for natural language processing

Per quale esame serve Goldberg – Neural network methods for natural language processing?

È indicato per Natural Language Processing a Sapienza, dai docenti Iacopo Masi, Stefano Faralli. A.a. 2026/2027.

Quali libri indica il prof. Iacopo Masi per Natural Language Processing?

Per Natural Language Processing (Sapienza) il prof. Iacopo Masi indica Goldberg – Neural network methods for natural language processing; l'elenco completo dei testi, obbligatori e facoltativi, è nella sezione «Chi lo adotta» di questa pagina.

Qual è il prezzo migliore di Goldberg – Neural network methods for natural language processing?

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Quanto tempo serve per studiare Goldberg – Neural network methods for natural language processing?

≈ 3 settimane: il tempo è calcolato sulle pagine del libro e sui crediti dell'esame.

Qual è l'ISBN di Goldberg – Neural network methods for natural language processing?

L'ISBN è 9783031010378 (editore Springer Nature Switzerland).

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Come leggere questi dati
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Crediti (CFU)50%1 CFU = 25 ore di studio (dato ufficiale). Più crediti, più ore.
Densità di lettura50%pagine dei libri indicati divisi per i CFU (pagine dalla scheda SBN; se non note, una stima di 400 pagine a libro).

Ogni esame si confronta solo con quelli della sua area (scientifico-tecnica, umanistica, giuridico-sociale, sanitaria, economica): un esame di lettere non viene misurato con matematica. Il numero 1-10 è la posizione dell'esame nella sua area; per il libro si fa la media degli esami che lo adottano. Non contano anno di corso, laurea triennale o magistrale e lunghezza del programma: non dicono quanto si studia. È una stima del carico, non una difficoltà misurata.

Atenei e facoltà in ordine di diffusione. Per ogni esame: docente, corso di laurea, facoltà e il confronto con gli altri libri che indica.
Controlla sempre la scheda dell'esame. Le informazioni vengono dalle schede ufficiali degli atenei e possono cambiare o contenere errori: prima di acquistare verifica i testi sulla scheda ufficiale dell'esame (la trovi linkata in ogni esame) e, nel dubbio, chiedi al docente.
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