Természetes nyelvfeldolgozás a gyakorlatban: Szövegek megértése, elemzése és generálása Python segítségével

Olvasói vélemények

A könyvet általánosságban jó fogadtatásban részesítették, és dicsérték megközelíthetőségéért, világos magyarázataiért, valamint az NLP fogalmakra és módszerekre vonatkozó gyakorlati útmutatásaiért. A kritikusok nagyra értékelik a szerkezetét, amely az egyes NLP-eszközöket összefüggő alkalmazássá kapcsolja össze, így az NLP még a kezdők számára is hozzáférhetővé válik. Néhány felhasználó azonban kritizálja az ebook formázását, a Python-kód korlátozott használatát és egyes témák sekélyes lefedettségét. E hátrányok ellenére a könyvet informatívnak és jó forrásnak tartják azok számára, akik NLP-t szeretnének tanulni.

Kezdők számára is megközelíthető, világos magyarázatok, az NLP-módszerek jó lefedettsége, gyakorlati alkalmazáscsomag, jól szervezett tartalom, tanulságos leírások, egyszerűvé teszi az összetett fogalmakat.

Gyenge formázás az ebook változatban, korlátozott Python kód és példák, sekélyes témaköri lefedettség, rendezetlen kódolási példák, nem egy új könyv a leírtak szerint.

(25 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Natural Language Processing in Action: Understanding, Analyzing, and Generating Text with Python

Könyv tartalma:

Összefoglaló

A Natural Language Processing in Action az Ön útmutatója az emberi nyelvet megértő gépek létrehozásához a Python erejével és az NLP-nek és a mesterséges intelligenciának szentelt csomagok ökoszisztémájával.

A nyomtatott könyv megvásárlása magában foglalja a Manning Publications ingyenes e-könyvét PDF, Kindle és ePub formátumban.

A technológiáról

A mélytanulás legújabb vívmányai lehetővé teszik, hogy az alkalmazások rendkívüli pontossággal értsék meg a szöveget és a beszédet. Az eredmény? Valódi embereket utánzó chatbotok, értelmes önéletrajz-álláskeresés, kiváló prediktív keresés és automatikusan generált dokumentum-összefoglalók - mindezt alacsony költséggel. Az új technikák, valamint az olyan hozzáférhető eszközök, mint a Keras és a TensorFlow, minden eddiginél egyszerűbbé teszik a professzionális minőségű NLP-t.

A könyvről

A Natural Language Processing in Action az Ön útmutatója az emberi nyelvet olvasni és értelmezni képes gépek építéséhez. A könyvben könnyen elérhető Python-csomagok segítségével megragadhatja a szövegben rejlő jelentést, és ennek megfelelően reagálhat. A könyv kibővíti a hagyományos NLP-megközelítéseket a neurális hálózatokkal, a modern mélytanulási algoritmusokkal és a generatív technikákkal, miközben olyan valós problémákat old meg, mint a dátumok és nevek kinyerése, a szöveg összeállítása és a szabad formában feltett kérdések megválaszolása.

Mi van benne?

⬤ Ez a könyv néhány mondata az NLP által íródott Kitalálod, hogy melyek azok?

⬤ Munka a Keras, TensorFlow, gensim és scikit-learn programokkal.

⬤ Szabályalapú és adatalapú NLP.

⬤ Skálázható pipelinek.

Az olvasóról

Ez a könyv a mélytanulás alapszintű ismeretét és középfokú Python-ismereteket igényel.

A szerzőről

Hobson Lane, Cole Howard és Hannes Max Hapke tapasztalt NLP mérnökök, akik ezeket a technikákat a termelésben használják.

Tartalomjegyzék

1. RÉSZ - SZÓKÉPES GÉPEK.

⬤ Gondolatcsomagok (NLP áttekintés)

⬤ Szókincsépítés (szavak tokenizálása)

⬤ Matematika szavakkal (TF-IDF vektorok)

⬤ A jelentés megtalálása a szavak számában (szemantikai elemzés)

2. RÉSZ - MÉLYEBB TANULÁS (NEURÁLIS HÁLÓZATOK)

⬤ Baba lépések neurális hálózatokkal (perceptronok és backpropagation)

⬤ Szövegvektorokkal való következtetés (Word2vec)

⬤ A szavak sorrendbe állítása konvolúciós neurális hálózatokkal (CNN)

⬤ Loopy (rekurrens) neurális hálózatok (RNN)

⬤ Megmaradás javítása hosszú rövid távú memória hálózatokkal.

⬤ Sorozattól-sorozatig modellek és figyelem.

3. RÉSZ - A VALÓSÁGBAN (VALÓS NLP-KIHÍVÁSOK)

⬤ Információ kinyerése (nevesített entitások kinyerése és kérdésekre adott válaszok).

⬤ Beszédessé válás (párbeszédmotorok)

⬤ Méretnövelés (optimalizálás, párhuzamosítás és kötegelt feldolgozás)