Dieses Buch richtet sich an Entwickler, die einen Überblick über die grundlegenden Konzepte der natürlichen Sprachverarbeitung suchen. Es wirft ein breites Netz von Techniken aus, um Entwicklern mit unterschiedlichem technischen Hintergrund zu helfen. Zahlreiche Code-Beispiele und Listings sind enthalten, um eine Vielzahl von Themen zu unterstützen. Das erste Kapitel zeigt Ihnen verschiedene Details der Datenverwaltung, die für NLP relevant sind. Das nächste Kapitelpaar enthält NLP-Konzepte, gefolgt von einem weiteren Kapitelpaar mit Python-Codebeispielen zur Veranschaulichung dieser NLP-Konzepte. Kapitel 6 beschäftigt sich mit Anwendungen, z. B. Sentiment-Analyse, Empfehlungssysteme, COVID-19-Analyse, Spam-Erkennung und einer kurzen Diskussion über Chatbots. Im letzten Kapitel werden die Transformer-Architektur, BERT-basierte Modelle und die GPT-Modellfamilie vorgestellt, die alle in den letzten drei Jahren entwickelt wurden und als SOTA ("state of the art") gelten. Die Anhänge enthalten einführendes Material (einschließlich Python-Codebeispiele) zu regulären Ausdrücken und Wahrscheinlichkeits-/Statistikkonzepten. Begleitende Dateien mit Quellcode und Abbildungen sind ebenfalls enthalten.
FEATURES:
⬤ Behandelt umfangreiche Themen im Zusammenhang mit der Verarbeitung natürlicher Sprache.
⬤ Enthält separate Anhänge zu regulären Ausdrücken und Wahrscheinlichkeitsrechnung/Statistik.
⬤ Enthält Begleitdateien mit Quellcode und Abbildungen aus dem Buch.
Die Begleitdateien sind online verfügbar, indem Sie eine E-Mail an den Verlag mit einem Kaufnachweis an info@merclearning.com senden.
| ISBN: | 9781683926573 |
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| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2021 |
| Seitenzahl: | 500 |
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