Над 4 милиона заглавия на английски и други езици! Открийте новата си история още днес! Безплатна доставка за поръчки над 69.99€

Проверка на състоянието на поръчката

Станете част от общност от любители на книгите от цял свят и получавате много предимства. Създай на безплатен акаунт

Безплатна доставка със Еконт над 69.99 €

Куриер Speedy 3.49 € Пункт на Speedy 3.49 € ЕКОНТ 3.99 € Еконтомат/Офис на Еконт 3.99 € Ekont Box 3.99 € Sameday 3.99 € Sameday box 3.99 € Box Now 3.99 €

Контакт

Как се пазарува?

Помощ

Моят акаунт

▸ Празна :-(

Mathematical Entity Linking Methods and Applications

Name: Mathematical Entity Linking Methods and Applications
Brand: Springer, Berlin
SKU: 46584184
Price: 119.42 EUR
Availability: InStock
Author: Philipp Scharpf
ISBN: 9783658464738

Philipp Scharpf

Език

Английски език

Книга С меки корици

Код Либристо: 46584184

Издателство Springer, Berlin, ноември 2024

This research book explores the adaptation of traditional Entity Linking techniques to Mathematical... Цялото описание

Код Либристо: 46584184

289 b

119.42 €

233.56 лв

Външен склад Изпращаме след 5-8 дни

30 дни за връщане на стоката

Клиентите са закупили също

Krankheitstheorien Thomas Schramme

С меки корици

20.94 € 40.96 лв

La Promesse de l' aube Romain Romain

С меки корици

11.22 € 21.94 лв

Conference Sur Les Relations de la Chine Avec l'Europe Cordier-H

С меки корици

12.72 € 24.87 лв

Los spaniels : manual de consulta para los propietarios de estas razas Marion Richter

С меки корици

13.70 € 26.80 лв

Easy Classical Duets for Double Bass & Piano Javier Marco

С меки корици

13.91 € 27.20 лв

Adult?re: La tyrannie des SMS, l'oeil de Google ... Bérang?re Delaforrest

С меки корици

8.63 € 16.88 лв

O papel da histamina e do receptor de histamina: Uma vis?o geral Ashirbad Nanda

С меки корици

41.48 € 81.12 лв

Робінзон Крузо (Robinzon Kruzo) ??????? (Daniel') ???? (Defo)

Adobe ePub DRM

1.24 € 2.42 лв

This research book explores the adaptation of traditional Entity Linking techniques to Mathematical Entity Linking (MathEL) for STEM disciplines, addressing the limitations of current Information Retrieval methods in handling mathematical expressions. By developing and evaluating novel MathEL approaches using AI, Machine Learning, and the Wikidata Knowledge Graph, significant progress is achieved in areas such as Formula Concept recognition, semantic formula search, mathematical question answering, physics exam question generation, and STEM document classification. The study also introduces a suite of open-source Wikimedia MathEL tools, including AnnoMathTeX, MathQA, and PhysWikiQuiz, designed to advance Mathematical Information Retrieval and support innovative applications in academic and educational contexts.