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1. Composition Models for the Representation and Semantic Interpretation of Nominal Compounds

   Autor*in: Dima, Gina-Corina

   Erschienen: 2019

   Verlag:  Universitätsbibliothek Tübingen, Tübingen

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   Zugang:

   Resolving-System Langzeitarchivierung Nationalbibliothek Verlag (kostenfrei)

   Export in Literaturverwaltung

   RIS-Format   BibTeX-Format

   Quelle:	DNB Sachgruppe Deutsche Sprache und Literatur
   Beteiligt:	Hinrichs, Erhard (Akademischer Betreuer)
   Sprache:	Englisch
   Medientyp:	Dissertation
   Format:	Online
   Weitere Identifier:	urn: urn:nbn:de:bsz:21-dspace-870984
   Schlagworte:	Machine learning; Computerlinguistik ; Maschinelles Lernen ; Kompositum ; Semantik
   Weitere Schlagworte:	Computational Linguistics; Word Representations; Composition Models; Distributional Semantics; Machine Learning; Neural Networks; Nominal Compounds; Semantic Relations
   Umfang:	Online-Ressource
   Bemerkung(en):	Dissertation, Tübingen, Universität Tübingen, 2019