Természetes nyelvi annotáció a gépi tanuláshoz: A Guide to Corpus-Building for Applications (Útmutató az alkalmazásokhoz)

Olvasói vélemények

A könyvet sokan dicsérik informatív és egyszerű megközelítése miatt, különösen az NLP és a gépi tanulási projektek összefüggésében. Az olvasók úgy találják, hogy tanulságos, hasznos az alkalmazások építéséhez, és nagyszerű forrás, amely gyakorlati útmutatást nyújt az annotációhoz és a korpuszok létrehozásához.

Informatív és tanulságos, könnyen követhető, világos útmutatást nyújt az NLP-hez szükséges annotációval kapcsolatban, értékes erőforrás az NLP-projektekhez, kezdők és tapasztalt fejlesztők számára egyaránt alkalmas, és friss perspektívákat kínál.

Néhány olvasó nem biztos abban, hogy hasznos-e a saját konkrét igényeire, és az egyik kritika arra utal, hogy a tartalom az ökológiai kérdések dokumentálása miatt ijesztő lehet.

(8 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Natural Language Annotation for Machine Learning: A Guide to Corpus-Building for Applications

Könyv tartalma:

Hozzon létre saját természetes nyelvi képzési korpuszt gépi tanuláshoz. Akár angol, kínai vagy bármely más természetes nyelvvel dolgozik, ez a gyakorlatias könyv végigvezeti Önt a bevált annotációs fejlesztési cikluson - a metaadatok hozzáadásának folyamatán a gyakorló korpuszhoz, hogy segítse az ML algoritmusok hatékonyabb működését. A kezdéshez nincs szükség programozási vagy nyelvészeti tapasztalatra.

Minden lépésnél részletes példák segítségével megtanulhatja, hogyan segít a MATTER Annotation Development Process (MATTER Annotációs Fejlesztési Folyamat) a Model, Annotate, Train, Test, Evaluate, and Revise (Revise) a gyakorló korpuszban. Egy valós annotációs projekt teljes körű bemutatását is megkapja.

⬤ Fogalmazzon meg egy egyértelmű annotációs célt, mielőtt összegyűjti az adathalmazt (korpuszt).

⬤ Tanuljon meg eszközöket a korpusz nyelvi tartalmának elemzéséhez.

⬤ Modell és specifikáció készítése az annotációs projekthez.

⬤ Vizsgálja meg a különböző annotációs formátumokat, az egyszerű XML-től a Linguistic Annotation Framework-ig.

⬤ Készítsen egy arany standard korpuszt, amelyet ML-algoritmusok képzésére és tesztelésére használhat.

⬤ Válassza ki azokat az ML-algoritmusokat, amelyek feldolgozzák az annotált adatokat.

⬤ Értékelje ki a teszteredményeket, és vizsgálja felül az annotációs feladatot.

⬤ Tanulja meg, hogyan használjon könnyű szoftvereket a szövegek annotálásához és az annotációk elbírálásához.

Ez a könyv tökéletes kiegészítője az O'Reilly's Natural Language Processing with Python című könyvének.