Természetes nyelvfeldolgozás a Pytorch segítségével: Intelligens nyelvi alkalmazások építése a mélytanulás segítségével

Olvasói vélemények

A könyv szilárd bevezetést nyújt a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) és a Python és a PyTorch használatával történő mélytanulás témakörébe, különösen a kezdők számára, akik már rendelkeznek némi programozói háttérrel. A hangsúlyt a gyakorlati kódolásra és a példákra helyezi, de szenved a magyarázat mélységével, a kód minőségével és az időszerű tartalommal kapcsolatos problémáktól.

A könyv kiválóan alkalmas az NLP területén kezdőknek, mivel világos bevezetést nyújt a fogalmakba és gyakorlati kódolási példákat kínál. A Python és a PyTorch segítségével erős alapokat nyújt a kódolási mintákhoz, a gyakorlatok pedig egyszerűek és könnyen elérhetők a GitHub-tárhelyen keresztül. Sok olvasó értékeli a tömör írásmódot és a zökkenőmentes haladást az egyszerű témáktól a haladó témák felé.

A kritikusok a könyv rövidségére mutatnak rá, azt állítva, hogy sok területen nem elég mély, és csak rövid magyarázatokat ad a hosszú kódpéldákhoz. Egyesek a mellékelt kód minőségével kapcsolatos problémákat is megjegyezték, beleértve a hiányzó darabokat és a hibákat, ami frusztrálóvá teheti a tanulást. Ezenkívül nem foglalkozik az NLP újabb fejlesztéseivel, például a transzformátorokkal és a figyelemmechanizmusokkal, és a könyvet a tartalmához képest kissé túlárazottnak tartják.

(21 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Natural Language Processing with Pytorch: Build Intelligent Language Applications Using Deep Learning

Könyv tartalma:

A természetes nyelvfeldolgozás (NLP) határtalan lehetőségeket kínál a mesterséges intelligencia problémáinak megoldására, és olyan termékeket tesz lehetővé, mint az Amazon Alexa és a Google Translate. Ha fejlesztőként vagy adattudósként újonnan ismerkedsz az NLP-vel és a mélytanulással, ez a gyakorlati útmutató megmutatja, hogyan alkalmazhatod ezeket a módszereket a PyTorch, egy Python-alapú mélytanulási könyvtár segítségével.

A szerzők, Delip Rao és Brian McMahon szilárd alapokat nyújtanak az NLP és a mélytanulás algoritmusaihoz, és bemutatják, hogyan használhatja a PyTorch-ot a szöveg gazdag reprezentációit tartalmazó alkalmazások létrehozásához, amelyek a sajátos problémákra jellemzőek. Minden fejezet számos kódpéldát és illusztrációt tartalmaz.

⬤ Tárja fel a számítási gráfokat és a felügyelt tanulási paradigmát.

⬤ Mestereld meg a PyTorch optimalizált tenzormanipulációs könyvtár alapjait.

⬤ Tegyen áttekintést a hagyományos NLP fogalmakról és módszerekről.

⬤ Tanulja meg a neurális hálózatok építésével kapcsolatos alapötleteket.

⬤ Használja a beágyazásokat szavak, mondatok, dokumentumok és egyéb jellemzők reprezentálására.

⬤ Felfedezze a szekvencia-előrejelzést és generáljon szekvencia-szekvencia modelleket.

⬤ Tanuljon tervezési mintákat a produktív NLP-rendszerek építéséhez.