This book provides readers wTh a praTical guideToThe principles of hybrid approachesTo nTural language processing (NLP) involving a combinTion of neural mThods and knowledge graphs.ToThis end, T firT iTroducesThe main building blocks andThen describes howThey can be iTegrTedTo suppoTThe effeTive implemeTTion of real-world NLP applicTions.To illuTrTeThe ideas described,The book also includes a comprehensive sT of experimeTs and exercises involving differeT algorThms over a seleTion of domains and corpora in various NLPTasks.ThroughoT,The aThors show howTo leverage complemeTary represeTTions Temming fromThe analysis of unTruTuredTeT corpora as well asThe eTTies and relTions described explicTly in a knowledge graph, howTo iTegrTe such represeTTions, and howTo useThe resuTing feTuresTo effeTively solve NLPTasks in a range of domains. In addTion,The book offers accessTo execTable code wTh examples, exercises and real-world applicTions in key domains, like disinformTion analysis and machine reading comprehension of scieTific lTerTure. AllThe examples and exercises proposed inThe book are available as execTable JupTer nTebooks in a GTHub reposTory.They are all readyTo be run on Google ColaborTory or, if preferred, in a local environmeT.A valuable resource for anyone iTereTed inThe iTerplay bTween neural and knowledge-based approachesTo NLP,This book is a useful guide for readers wTh a background in TruTured knowledge represeTTions as well asThose whose main approachTo AI is fundameTally based on logic. FuTher, T will appealToThose whose main background is inThe areas of machine and deep learning who are looking for waysTo leverage TruTured knowledge basesTo oTimize resuTs alongThe NLP downTream.

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