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Applied Natural Language Processing with Python: Implementing Machine Learning and Deep Learning Algorithms for Natural Language Processing
Kapitel 1: Was ist natürliche Sprachverarbeitung? Ziel des Kapitels: Ein Verständnis für das Thema schaffen und einen Überblick über den Text gebenAnzahl der Seiten: 10 SeitenUnterthemen1. Geschichte der natürlichen Sprachverarbeitung 2.
Worteinbettungen3. Neuronale Netze in der natürlichen Sprachverarbeitung 4. Python-Pakete.
Kapitel 2: Überblick über maschinelles LernenZiel des Kapitels: Besprechung von Modellen, auf die im Text Bezug genommen wirdAnzahl der Seiten: 30 SeitenTeilthemen 1.
Gradientenabstieg 2. Mehrschichtige Perceptrons 3.
Rekurrente Neuronale Netze4. LSTM-Netze. Kapitel 3: Arbeiten mit Rohtext Ziel des Kapitels: Einführung in die grundlegenden Aspekte der Verarbeitung natürlicher Sprache, die in den Kapiteln über die Seitenzahl intensiver genutzt werden: 30Sub - Themen: 1.
Tokenisierung von Wörtern 2. Vorverarbeitung und Bereinigung von Textdaten3. Web-Crawling mit SpaCy4.
Lemmen, N-Gramme und andere Konzepte der NATURAL LANGUAGE PROCESSING. Kapitel 4: Worteinbettungen und ihre AnwendungZiel des Kapitels: Einführung in die Anwendungsfälle für Worteinbettungen und die von uns dafür verwendeten PaketeAnzahl der Seiten: 50 Unter - Themen: 1.
Word2Vec2. Doc2Vec3. GloVe.
Kapitel 5: Einsatz von maschinellem Lernen mit natürlicher SprachverarbeitungZiel des Kapitels: Der Leser erhält konkrete Anleitungen für fortgeschrittene Anwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung mit maschinellem Lernen in größeren Anwendungen (Rechtschreibprüfung und Stimmungsanalyse)Anzahl der Seiten: 501.
Tensorflow2. Keras3. Caffe
| ISBN: | 9781484237328 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2018 |
| Seitenzahl: | 150 |
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