这本书的三个主要部分对应了论文从构思到出版的三个主要阶段: 计划、写作和出版。在这本书的各个章节中,一些复杂的问题如“如何写导言?”或“如何提交手稿?”,这些问题会被分解成更小、更容易处理的问题,然后以直接、对话的方式进行讨论,提供轻松愉快的阅读体验。

以母语不是英语的科学家为目标,撰写和发表科学论文,在该领域脱颖而出。在谈到文体和语法问题的同时,这本书的主要目标是就沟通的首要原则提出建议。

这本书是一个极好的资源,任何学生或科学家希望了解更多关于科学出版过程和科学传播。对于那些来自英语世界以外、想要寻找一本全面的英文出版指南的人来说,这本书尤其有用。

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这本书的目的是介绍计算机科学家所需要的一些基本数学知识。读者并不期望自己是数学家,我们希望下面的内容对你有用。

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自然语言理解是人工智能的一个重要分支,主要研究如何利用电脑来理解和生成自然语言。本书重点介绍了自然语言理解所涉及的各个方面,包括语法分析、语义分析、概念分析、语料库语言学、词汇语义驱动、中间语言、WordNet、词汇树邻接文法、链接文法、基于语段的机器翻译方法、内识别与文本过滤、机器翻译的评测等,既有对基础知识的介绍,又有对新研究进展的综述,同时还结合了作者(JamesPustejovsky,生成词库理论的创始人)多年的研究成果。本书内容全面、详略得当,结合实例讲解,使读者更易理解。

编辑推荐

《面向机器学习的自然语言标注》内容全面、详略得当,结合实例讲解,使读者更易理解。自然语言理解是人工智能的一个重要分支,主要研究如何利用计算机来理解和生成自然语言。

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“语言标注是自然语言处理的一个关键部分,但是现有的计算语言学课程却少有涉及。本书是难得的一本从实践角度讨论自然语言标注,并且以服务于机器学习算法为目的来考察标注规格与设计的专著。它必将成为本科生和研究生计算语言学课程的一个标准。” ——Nancy Ide瓦萨学院计算机科学系教授

作者简介 James Pustejovsky教授是美国布兰代斯(Brandeis University)大学计算机科学系和Volen国家综合系统中心教授。先后在美国麻省理工学院和马萨诸塞大学获得学士学位和博士学位。 Pustejovsky教授主要从事自然语言的理论和计算研究。研究领域包括:计算语言学、词汇语义学、知识表征、话语语义学、时间推理和抽取等。已经出版多部专著。

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越来越多来自不同领域的计算机科学家使用离散数学结构来解释概念和问题。在教学经验的基础上,作者提供了一个容易理解的文本,强调了离散数学的基础及其高级课题。这篇文章展示了如何用清晰的数学语言表达精确的思想。学生发现离散数学在描述计算机科学结构和解决问题方面的重要性。他们还学习如何掌握离散数学将帮助他们发展重要的推理技能,这些技能将在他们的职业生涯中继续发挥作用。

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如果您是用Python编程的新手,并且正在寻找可靠的介绍,那么这本书就是为您准备的。由计算机科学教师开发,在“为绝对初学者”系列丛书通过简单的游戏创造教授编程的原则。您将获得实际的Python编程应用程序所需的技能,并将了解如何在真实场景中使用这些技能。在整个章节中,你会发现一些代码示例来说明所提出的概念。在每一章的结尾,你会发现一个完整的游戏,展示了这一章的关键思想,一章的总结,以及一系列的挑战来测试你的新知识。当你读完这本书的时候,你将非常精通Python,并且能够将你所学到的基本编程原理应用到你要处理的下一种编程语言。

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撰写和发表优秀的研究论文是必不可少的,原因有很多:不仅可以促进研究人员的学术生涯,而且最重要的是传播研究成果和推进实证知识的状态。此外,出版物是衡量宣传所需要的学术生产力的一种手段。另一个原因是,大多数研究人员都成为了某一特定研究领域的专家,当他们积极地为文献做出贡献,帮助提升经验知识的状态时,他们就会得到同行的认可(El-Serag, 2006)。

研究结果发表后才算完成,尤其是公共资助的研究(Audisio et al., 2009;Davidson & Delbridge, 2011)。相反,对于任何竞争性的资助申请来说,以前发表过的文章是必不可少的(El-Serag, 2006)。

发表尽可能最好的研究论文也是期刊编辑的主要目标,他们重视读者感兴趣的论文,这些论文表现出独创性、重要性、明确的研究问题、正确的方法和优秀的风格(Johnson, 2008)。在评估你的研究时,编辑会考虑你的论文如果发表在他们的期刊上,是否有可能被大量引用,从而提高期刊的地位和声誉(Davidson & Delbridge, 2011)。编辑和审稿人花费数小时阅读稿件,并非常感谢收到易于阅读和编辑的论文。他们不喜欢那种风格糟糕的、冗长的论文,论文的结论没有数据支持,显示出无法遵循“作者”的指导方针,并且包含粗心大意的错误(Johnson, 2008)。

事实上,大多数提交的论文都需要大量的修改才能发表,不幸的是,许多论文因为不符合发表的基本条件而被拒绝。因此,本文旨在为研究论文的写作提供一些基本的策略,帮助特别是新研究者在提交期刊之前改进论文。分享想法和经验是学术活动的本质,如果它极大地有助于提高研究人员发表成果的机会,那么这将是非常有益的。

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通过机器学习的实际操作指南深入挖掘数据

机器学习: 为开发人员和技术专业人员提供实践指导和全编码的工作示例,用于开发人员和技术专业人员使用的最常见的机器学习技术。这本书包含了每一个ML变体的详细分析,解释了它是如何工作的,以及如何在特定的行业中使用它,允许读者在阅读过程中将所介绍的技术融入到他们自己的工作中。机器学习的一个核心内容是对数据准备的强烈关注,对各种类型的学习算法的全面探索说明了适当的工具如何能够帮助任何开发人员从现有数据中提取信息和见解。这本书包括一个完整的补充教师的材料,以方便在课堂上使用,使这一资源有用的学生和作为一个专业的参考。

机器学习的核心是一种基于数学和算法的技术,它是历史数据挖掘和现代大数据科学的基础。对大数据的科学分析需要机器学习的工作知识,它根据从训练数据中获得的已知属性形成预测。机器学习是一个容易理解的,全面的指导,为非数学家,提供明确的指导,让读者:

  • 学习机器学习的语言,包括Hadoop、Mahout和Weka
  • 了解决策树、贝叶斯网络和人工神经网络
  • 实现关联规则、实时和批量学习
  • 为安全、有效和高效的机器学习制定战略计划

通过学习构建一个可以从数据中学习的系统,读者可以在各个行业中增加他们的效用。机器学习是深度数据分析和可视化的核心,随着企业发现隐藏在现有数据中的金矿,这一领域的需求越来越大。对于涉及数据科学的技术专业人员,机器学习:为开发人员和技术专业人员提供深入挖掘所需的技能和技术。

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