Zpracování přirozeného jazyka v praxi: Pochopení, analýza a generování textu v jazyce Python.

Recenze čtenářů

Kniha je všeobecně velmi dobře hodnocena a chválena pro svou přístupnost, jasná vysvětlení a praktický návod na koncepty a metody NLP. Recenzenti oceňují její strukturu, která propojuje jednotlivé nástroje NLP do ucelené aplikace a zpřístupňuje NLP i začátečníkům. Někteří uživatelé však kritizují formátování e-knihy, omezené použití kódu v jazyce Python a povrchní pokrytí některých témat. I přes tyto zápory je kniha považována za informativní a dobrý zdroj informací pro ty, kteří se chtějí NLP naučit.

Přístupná pro začátečníky, jasné vysvětlení, dobré pokrytí metod NLP, balíček praktických aplikací, dobře organizovaný obsah, poučné popisy, zjednodušuje složité pojmy.

Špatné formátování v elektronické verzi knihy, omezený kód a příklady v Pythonu, povrchní pokrytí témat, neuspořádané příklady kódování, není to nová kniha, jak je popsáno.

(na základě 25 hodnocení čtenářů)

Původní název:

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

Obsah knihy:

Shrnutí

Kniha Zpracování přirozeného jazyka v akci je průvodcem při vytváření strojů, které rozumí lidskému jazyku, a to pomocí jazyka Python a jeho ekosystému balíčků věnovaných NLP a AI.

Zakoupení tištěné knihy zahrnuje bezplatnou elektronickou knihu ve formátech PDF, Kindle a ePub od Manning Publications.

O technologii

Nedávné pokroky v oblasti hlubokého učení umožňují aplikacím rozumět textu a řeči s mimořádnou přesností. Výsledek? Chatboti, kteří dokáží napodobit skutečné lidi, smysluplné shody životopisu s pracovním místem, vynikající prediktivní vyhledávání a automaticky generované souhrny dokumentů - to vše za nízkou cenu. Díky novým technikám a dostupným nástrojům, jako jsou Keras a TensorFlow, je NLP v profesionální kvalitě jednodušší než kdykoli předtím.

O knize

Kniha Zpracování přirozeného jazyka v praxi je vaším průvodcem při vytváření strojů, které umí číst a interpretovat lidský jazyk. Budete v ní používat snadno dostupné balíčky jazyka Python k zachycení významu textu a odpovídající reakci. Kniha rozšiřuje tradiční přístupy NLP o neuronové sítě, moderní algoritmy hlubokého učení a generativní techniky, přičemž budete řešit reálné problémy, jako je extrakce dat a jmen, skládání textu a odpovídání na volně formulované otázky.

Co je uvnitř

⬤ Některé věty v této knize napsal NLP Uhodnete, které to jsou?

⬤ Práce s Keras, TensorFlow, gensim a scikit-learn.

⬤ LP založená na pravidlech a datech.

⬤ Škálovatelné pipeline.

O čtenáři

Tato kniha vyžaduje základní znalosti hlubokého učení a středně pokročilé znalosti jazyka Python.

O autorovi

Hobson Lane, Cole Howard a Hannes Max Hapke jsou zkušení inženýři NLP, kteří tyto techniky používají v produkci.

Obsah

ČÁST 1 - WORDY MACHINES.

⬤ Pakety myšlenek (přehled NLP)

⬤ Vytváření slovní zásoby (tokenizace slov)

⬤ Matematika se slovy (vektory TF-IDF)

⬤ Nalézání významu v počtech slov (sémantická analýza)

ČÁST 2 - HLUBŠÍ UČENÍ (NEURONOVÉ SÍTĚ)

⬤ Babí kroky s neuronovými sítěmi (perceptrony a zpětné šíření)

⬤ Vyhodnocování pomocí slovních vektorů (Word2vec)

⬤ Uspořádání slov pomocí konvolučních neuronových sítí (CNN)

⬤ Loopy (rekurentní) neuronové sítě (RNN)

⬤ Zlepšení retence pomocí sítí s dlouhou krátkodobou pamětí.

⬤ Modely od sekvence k sekvenci a pozornost.

ČÁST 3 - JAK SE DOSTAT DO REALITY (VÝZVY PRO NLP V REÁLNÉM SVĚTĚ)

⬤ Vyhledávání informací (extrakce pojmenovaných entit a zodpovídání otázek)

⬤ Začínáme být upovídaní (dialogové motory)

⬤ Šíření (optimalizace, paralelizace a dávkové zpracování)