Procesarea limbajului natural în acțiune: Înțelegerea, analizarea și generarea de text cu Python

Recenzii ale cititorilor

Cartea este în general bine primită, lăudată pentru accesibilitatea sa, explicațiile clare și îndrumările practice privind conceptele și metodele NLP. Recenzenții apreciază structura sa, care conectează instrumentele NLP individuale într-o aplicație coerentă, făcând NLP accesibil chiar și începătorilor. Cu toate acestea, unii utilizatori critică formatarea cărții electronice, utilizarea limitată a codului Python și acoperirea superficială a anumitor subiecte. În ciuda acestor dezavantaje, cartea este considerată informativă și o resursă bună pentru cei care doresc să învețe NLP.

Abordabil pentru începători, explicații clare, acoperire bună a metodelor NLP, pachet de aplicații practice, conținut bine organizat, descrieri lămuritoare, simplifică termenii complecși.

Formatare slabă în versiunea ebook, cod și exemple Python limitate, acoperire superficială a subiectelor, exemple de codificare dezorganizate, nu o carte nouă așa cum este descrisă.

(pe baza a 25 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

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

Conținutul cărții:

Rezumat

Natural Language Processing in Action este ghidul dumneavoastră pentru a crea mașini care înțeleg limbajul uman folosind puterea Python cu ecosistemul său de pachete dedicate NLP și AI.

Achiziționarea cărții tipărite include o carte electronică gratuită în format PDF, Kindle și ePub de la Manning Publications.

Despre tehnologie

Progresele recente în învățarea profundă permit aplicațiilor să înțeleagă textul și vorbirea cu o acuratețe extremă. Rezultatul? Chatbots care pot imita persoane reale, potriviri semnificative între CV-uri și locuri de muncă, căutare predictivă excelentă și rezumate de documente generate automat - toate la un cost redus. Noile tehnici, împreună cu instrumente accesibile precum Keras și TensorFlow, fac NLP de calitate profesională mai ușor ca niciodată.

Despre carte

Natural Language Processing in Action este ghidul dumneavoastră pentru construirea de mașini care pot citi și interpreta limbajul uman. În ea, veți utiliza pachete Python ușor disponibile pentru a capta sensul din text și a reacționa în consecință. Cartea extinde abordările NLP tradiționale pentru a include rețele neuronale, algoritmi moderni de învățare profundă și tehnici generative, pe măsură ce abordați probleme din lumea reală, cum ar fi extragerea de date și nume, compunerea textului și răspunsul la întrebări libere.

Ce este în interior

⬤  Unele propoziții din această carte au fost scrise de NLP Poți să ghicești care dintre ele?

⬤ Lucrul cu Keras, TensorFlow, gensim și scikit-learn.

⬤  NLP bazat pe reguli și pe date.

⬤ Conducte scalabile.

Despre cititor

Această carte necesită o înțelegere de bază a învățării profunde și abilități Python intermediare.

Despre autor

Hobson Lane, Cole Howard și Hannes Max Hapke sunt ingineri NLP cu experiență care utilizează aceste tehnici în producție.

Tabla de conținut

PARTEA 1 - MAȘINI DE CUVINTE.

⬤ Pachete de gândire (prezentare generală NLP)

⬤ Construiește-ți vocabularul (tokenizarea cuvintelor)

⬤ Matema cu cuvinte (vectori TF-IDF)

⬤  Găsirea sensului în numărul de cuvinte (analiza semantică)

PARTEA 2 - ÎNVĂȚARE MAI PROFUNDĂ (REȚELE NEURONALE)

⬤ Pași mici cu rețele neuronale (perceptron și backpropagation)

⬤ Rezonarea cu vectori de cuvinte (Word2vec)

⬤ Ordonarea cuvintelor cu ajutorul rețelelor neuronale convoluționale (CNN)

⬤ Rețele neuronale loopy (recurente) (RNN)

⬤ Îmbunătățirea retenției cu ajutorul rețelelor de memorie pe termen lung și scurt.

⬤  Modele secvență-la-secvență și atenția.

PARTEA 3 - ÎN REALITATE (PROVOCĂRI REALE ALE NLP)

⬤ Extragerea informațiilor (extragerea entităților numite și răspunsul la întrebări)

⬤ Devenirea chatty (motoare de dialog)

⬤ Scalarea (optimizare, paralelizare și procesare pe loturi)