Bewertung:
Das Buch wird für seinen informativen und unkomplizierten Ansatz hoch gelobt, insbesondere im Zusammenhang mit NLP- und maschinellen Lernprojekten. Die Leser finden es lehrreich, nützlich für den Aufbau von Anwendungen und eine großartige Ressource mit praktischen Anleitungen zur Annotation und Korpusbildung.
Vorteile:Informativ und lehrreich, leicht nachvollziehbar, bietet eine klare Anleitung zur Annotation für NLP, wertvolle Ressourcen für NLP-Projekte, sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler geeignet, und bietet neue Perspektiven.
Nachteile:Einige Leser sind sich unsicher, ob das Buch für ihre speziellen Bedürfnisse geeignet ist, und eine Rezension deutet an, dass der Inhalt aufgrund der Dokumentation ökologischer Themen abschreckend wirken könnte.
(basierend auf 8 Leserbewertungen)
Natural Language Annotation for Machine Learning: A Guide to Corpus-Building for Applications
Erstellen Sie Ihren eigenen natürlichsprachlichen Trainingskorpus für maschinelles Lernen. Ganz gleich, ob Sie mit Englisch, Chinesisch oder einer anderen natürlichen Sprache arbeiten, dieses praxisorientierte Buch führt Sie durch einen bewährten Annotationsentwicklungszyklus - den Prozess des Hinzufügens von Metadaten zu Ihrem Trainingskorpus, damit ML-Algorithmen effizienter arbeiten können. Sie brauchen keine Programmier- oder Linguistikkenntnisse, um loszulegen.
Anhand von detaillierten Beispielen bei jedem Schritt lernen Sie, wie der MATTER Annotation Development Process Ihnen hilft, Ihr Trainingskorpus zu Modellieren, Annotieren, Trainieren, Testieren, Evaluieren und Revaluieren. Außerdem erhalten Sie eine vollständige Anleitung für ein Annotationsprojekt aus der Praxis.
⬤ Definieren Sie ein klares Annotationsziel, bevor Sie Ihren Datensatz (Korpus) sammeln
⬤ Lernen Sie Werkzeuge zur Analyse des linguistischen Inhalts Ihres Korpus kennen.
⬤ Erstellen Sie ein Modell und eine Spezifikation für Ihr Annotationsprojekt.
⬤ Untersuchen Sie die verschiedenen Annotationsformate, vom einfachen XML bis zum Linguistic Annotation Framework.
⬤ Erstellen Sie ein Goldstandard-Korpus, das zum Trainieren und Testen von ML-Algorithmen verwendet werden kann.
⬤ Wählen Sie die ML-Algorithmen aus, die Ihre annotierten Daten verarbeiten sollen.
⬤ Evaluieren Sie die Testergebnisse und überarbeiten Sie Ihre Annotationsaufgabe.
⬤ Lernen Sie, wie man leichtgewichtige Software für die Annotation von Texten und die Beurteilung der Annotationen verwendet.
Dieses Buch ist eine perfekte Ergänzung zu O'Reilly's Natural Language Processing with Python.
| ISBN: | 9781449306663 |
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| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2012 |
| Seitenzahl: | 350 |
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