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  Deep Latent-Variable Models for Neural Text Generation

Shen, X. (2021). Deep Latent-Variable Models for Neural Text Generation. PhD Thesis, Universität des Saarlandes, Saarbrücken. doi:10.22028/D291-35055.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-B25D-6 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-B25E-5
Genre: Hochschulschrift

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://publikationen.sulb.uni-saarland.de/handle/20.500.11880/32106 (beliebiger Volltext)
Beschreibung:
-
OA-Status:
Grün

Urheber

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 Urheber:
Shen, Xiaoyu1, 2, Autor           
Klakow, Dietrich 3, Ratgeber
Weikum, Gerhard1, Gutachter           
Schütze, Hinrich3, Gutachter
Affiliations:
1Databases and Information Systems, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_24018              
2International Max Planck Research School, MPI for Informatics, Max Planck Society, Campus E1 4, 66123 Saarbrücken, DE, ou_1116551              
3External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2021-11-0520212021
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: 201 p.
 Ort, Verlag, Ausgabe: Saarbrücken : Universität des Saarlandes
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Shenphd2021
DOI: 10.22028/D291-35055
URN: nbn:de:bsz:291--ds-350558
 Art des Abschluß: Doktorarbeit

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle

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