Bewertung:
Das Buch bietet einen grundlegenden Überblick über Deep-Learning-Methoden in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und behandelt Themen wie Textdarstellung, Modellierungsansätze und Aufmerksamkeitsmechanismen. Es hat jedoch erhebliche Nachteile, darunter eine oberflächliche Abdeckung der Themen, ein Mangel an brauchbaren Beispielen aufgrund fehlender Datensätze und schlechte Python-Kodierungspraktiken.
Vorteile:Guter Überblick über Deep Learning-Anwendungen in NLP, gut erklärte Konzepte von TensorFlow, einzigartige Abdeckung von Multi-Task-Lernen.
Nachteile:Veraltete Informationen, kein begleitendes GitHub-Repository, oberflächliche Abdeckung von Themen im Vergleich zu anderen Ressourcen, Code-Tippfehler und schlecht erklärte Codierungspraktiken sowie keine Einhaltung von Standard-Python-Codierungskonventionen.
(basierend auf 3 Leserbewertungen)
Deep Learning for Natural Language Processing
Erforschen Sie die größten Herausforderungen der natürlichen Sprachverarbeitung und lernen Sie, wie Sie sie mit modernstem Deep Learning lösen können.
In Deep Learning for Natural Language Processing finden Sie eine Fülle von NLP-Einblicken, darunter:
Einen Überblick über NLP und Deep Learning.
One-hot-Textrepräsentationen.
Worteinbettungen.
Modelle für textuelle Ähnlichkeit.
Sequentielles NLP.
Semantische Rollenbeschriftung.
Tiefes Gedächtnis-basiertes NLP.
Linguistische Struktur.
Hyperparameter für tiefes NLP.
Deep Learning hat die Verarbeitung natürlicher Sprache auf ein aufregendes neues Niveau gehoben und leistungsstarke neue Anwendungen ermöglicht! Zum ersten Mal können Computersysteme ein "menschliches" Niveau beim Zusammenfassen, Herstellen von Verbindungen und anderen Aufgaben, die Verständnis und Kontext erfordern, erreichen. Deep Learning for Natural Language Processing zeigt die bahnbrechenden Techniken, die diese Innovationen möglich machen. Stephan Raaijmakers destilliert sein umfangreiches Wissen in nützliche Best Practices, reale Anwendungen und das Innenleben der besten NLP-Algorithmen.
Der Kauf des gedruckten Buches beinhaltet ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications.
Über die Technologie.
Deep Learning hat den Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache verändert. Neuronale Netze erkennen nicht nur Wörter und Phrasen, sondern auch Muster. Modelle schließen aus dem Kontext auf die Bedeutung und bestimmen den emotionalen Tonfall. Leistungsstarke, auf Deep Learning basierende NLP-Modelle eröffnen eine Fülle von Anwendungsmöglichkeiten.
Über das Buch.
Deep Learning for Natural Language Processing zeigt Ihnen, wie Sie mit Python und der Deep-Learning-Bibliothek Keras fortgeschrittene NLP-Anwendungen erstellen können. Sie lernen den Einsatz modernster Tools und Techniken wie BERT und XLNET, Multitasking-Lernen und Deep-Memory-basiertes NLP. Faszinierende Beispiele vermitteln Ihnen praktische Erfahrungen mit einer Vielzahl von NLP-Anwendungen aus der Praxis. Und die detaillierten Code-Diskussionen zeigen Ihnen genau, wie Sie jedes Beispiel für Ihre eigenen Zwecke anpassen können!
Was drin ist.
Verbessern Sie die Beantwortung von Fragen mit sequentiellem NLP.
Steigern Sie die Leistung mit linguistischem Multitasking.
Genaue Interpretation der linguistischen Struktur.
Beherrschen Sie Techniken zur Einbettung mehrerer Wörter.
Über den Leser.
Für Leser mit mittleren Python-Kenntnissen und allgemeinem Wissen über NLP. Es ist keine Erfahrung mit Deep Learning erforderlich.
Über den Autor.
Stephan Raaijmakers ist Professor für Kommunikative KI an der Universität Leiden und leitender Wissenschaftler bei der Niederländischen Organisation für Angewandte Wissenschaftliche Forschung (TNO).
Inhaltsverzeichnis.
TEIL 1 EINFÜHRUNG.
1 Tiefes Lernen für NLP.
2 Tiefes Lernen und Sprache: Die Grundlagen.
3 Texteinbettungen.
TEIL 2 TIEFES NLP.
4 Textuelle Ähnlichkeit.
5 Sequentielles NLP.
6 Episodisches Gedächtnis für NLP.
TEIL 3 FORTGESCHRITTENE THEMEN.
7 Aufmerksamkeit.
8 Multitasking-Lernen.
9 Transformatoren.
10 Anwendungen von Transformatoren: Praktische Anwendung mit BERT.
| ISBN: | 9781617295447 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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