Gépi tanulás szöveghez

Olvasói vélemények

A könyvet a gépi tanulás és a mélytanulás alapos lefedettségéért dicsérik, különösen a szövegekre alkalmazva. Kiváló forrásként szolgál mind az egyetemi, mind az ipari szakemberek számára, mivel világos magyarázatokat és intuitív betekintést nyújt. Néhány recenzens azonban megjegyzi, hogy bizonyos témák nem kapnak egységes lefedettséget, és kritikák érik egyes szakaszok homályosságát.

A gépi tanulás és a mélytanulási módszerek széles körű lefedettsége, világos és intuitív írásmód, kiváló mind az akadémiai, mind az ipari szférában, számos, különböző fogalmakat összekötő betekintés, jól szervezett tartalom, jó egyensúly az elmélet és a gyakorlati alkalmazás között.

Egyes területek nem egységesen kerülnek lefedésre, különösen a szövegosztályozásra összpontosítva más témákkal szemben; egyes leírásokat viszonylag felületesnek és homályosnak tartanak, nem alkalmasak gyakorlati programozási útmutatónak.

(10 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Machine Learning for Text

Könyv tartalma:

A szövegelemzés az információkeresés, a gépi tanulás és a természetes nyelvfeldolgozás határterületén helyezkedik el, és ez a tankönyv gondosan lefedi az ezen egymást keresztező témákból merített, koherensen szervezett keretet. A tankönyv fejezetei három kategóriába szerveződnek:

- Alapvető algoritmusok: Az 1-7. fejezetek a szövegből történő gépi tanulás klasszikus algoritmusait tárgyalják, mint például az előfeldolgozás, hasonlóságszámítás, témamodellezés, mátrix-faktorizáció, klaszterezés, osztályozás, regresszió és együttes elemzés.

- Domain-érzékeny bányászat: A 8. és 9. fejezetek a szövegből való tanulás módszereit tárgyalják, amikor különböző domainekkel, például multimédiával és a webmel kombinálják. Az információkeresés és a webes keresés problémáját a rangsorolási és gépi tanulási módszerekkel való kapcsolatának összefüggésében is tárgyalják.

- Szekvencia-központú bányászat: A 10-14. fejezetek különböző szekvencia-központú és természetes nyelvi alkalmazásokat tárgyalnak, mint például a feature engineering, a neurális nyelvi modellek, a mélytanulás, a szövegösszegzés, az információkinyerés, a véleménybányászat, a szövegszegmentálás és az eseménydetektálás.

Ez a tankönyv részletesen tárgyalja a gépi tanulás témakörét a szövegek esetében. Mivel a lefedettség kiterjedt, a tanfolyam szintjétől függően több kurzus is kínálható ugyanabból a könyvből. Bár a bemutatás szövegközpontú, a 3-7. fejezetek olyan gépi tanulási algoritmusokkal foglalkoznak, amelyeket gyakran használnak a szöveges adatokon kívüli területeken is. Ezért a könyv nem csak a szövegelemzés, hanem a gépi tanulás tágabb perspektívájából (a szöveggel mint háttérrel) is kínálhat kurzusokat.

Ez a tankönyv az informatika végzős hallgatóit, valamint az ezekkel a kapcsolódó területeken dolgozó kutatókat, professzorokat és ipari szakembereket célozza meg. A tankönyvhöz egy megoldási kézikönyv is tartozik az osztálytermi oktatáshoz.