Strojové učení pro text

Recenze čtenářů

Aktuálně nejsou k dispozici žádné recenze čtenářů. Hodnocení je založeno na 3 hlasů.

Původní název:

Machine Learning for Text

Obsah knihy:

Toto druhé vydání učebnice zahrnuje přehledně uspořádaný rámec pro textovou analýzu, který integruje materiály z vzájemně se prolínajících témat vyhledávání informací, strojového učení a zpracování přirozeného jazyka. Zvláštní důraz je kladen na metody hlubokého učení. Kapitoly této knihy pokrývají tři široké kategorie: 1. Základní algoritmy: V kapitolách 1 až 7 se probírají klasické algoritmy pro textovou analýzu, jako je předzpracování, výpočet podobnosti, modelování témat, faktorizace matic, shlukování, klasifikace, regrese a analýza souborů.

2. Doménově citlivé učení a vyhledávání informací: V kapitolách 8 a 9 se pojednává o modelech učení v heterogenních prostředích, jako je kombinace textu s multimédii nebo webovými odkazy. Problematika vyhledávání informací a webového vyhledávání je rovněž diskutována v kontextu jejího vztahu k metodám řazení a strojového učení. 3. Zpracování přirozeného jazyka: Kapitoly 10 až 16 pojednávají o různých aplikacích zaměřených na sekvence a přirozený jazyk, jako je příznakové inženýrství, neuronové jazykové modely, hluboké učení, transformátory, předtrénované jazykové modely, sumarizace textu, extrakce informací, znalostní grafy, zodpovídání otázek, dolování názorů, segmentace textu a detekce událostí.

Oproti prvnímu vydání obsahuje toto druhé vydání učebnice (určené především pokročilým studentům oborů informatiky a matematiky) podstatně více materiálu o hlubokém učení a zpracování přirozeného jazyka. Značný důraz je kladen na témata, jako jsou transformátory, předtrénované jazykové modely, znalostní grafy a odpovědi na otázky.