Mathematical Entity Linking Methods and Applications
-
8% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 106.99
-
45 385 Ft (43 223 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 8% (cc. 3 631 Ft off)
- Discounted price 41 753 Ft (39 765 Ft + 5% áfa)
45 385 Ft
Beszerezhetőség
Még nem jelent meg, de rendelhető. A megjelenéstől számított néhány héten belül megérkezik.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadás sorszáma 2025
- Kiadó Springer Vieweg
- Megjelenés dátuma 2025. április 8.
- Kötetek száma 1 pieces, Book
- ISBN 9783658464738
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem243 oldal
- Méret 210x148 mm
- Nyelv angol
- Illusztrációk 9 Illustrations, black & white; 36 Illustrations, color 700
Kategóriák
Rövid leírás:
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.
About the author
Philipp Scharpf studied physics at ETH Zurich, the University of Zurich and the University of Constance and completed his doctorate in computer science in the field of artificial intelligence at the University of Constance and the University of Göttingen. Since 2022, he has been a freelance consultant for data and AI solutions and a lecturer at the University of Stuttgart for Big Data and Learning Analytics.
TöbbHosszú leírás:
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.
TöbbTartalomjegyzék:
Introduction.- Reviews.- Methods.- Applications.- Conclusion & Outlook.
Több
