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1. Data driven enrichment of historical low-resource languages for foundational NLP tasks and their neural network models

   Autor*in: Ahmed, Sajawel

   Erschienen: 2023

   Verlag:  Universitätsbibliothek Johann Christian Senckenberg, Frankfurt am Main

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   RIS-Format   BibTeX-Format

   Quelle:	Verbundkataloge
   Beteiligt:	Roig Noguera, Gemma (Akademischer Betreuer)
   Sprache:	Englisch
   Medientyp:	Dissertation
   Format:	Online
   Weitere Identifier:	doi: 10.21248/gups.74395 urn: urn:nbn:de:hebis:30:3-743950
   Schlagworte:	Natürliche Sprache; Sprachverarbeitung; Computerlinguistik; Neuronales Netz; Maschinelle Übersetzung
   Weitere Schlagworte:	Information Retrieval; Historical Document Analysis; Script Compression; Neural Networks; Natural Language Processing; Machine Learning
   Umfang:	Online-Ressource
   Bemerkung(en):	Dissertation, Frankfurt am Main, Johann Wolfgang Goethe-Universität, 2023