Spracovanie prirodzeného jazyka pomocou Pytorchu: Vytváranie inteligentných jazykových aplikácií pomocou hlbokého učenia

Recenzie čitateľov

Kniha poskytuje solídny úvod do spracovania prirodzeného jazyka (NLP) a hlbokého učenia pomocou Pythonu a PyTorchu, najmä pre začiatočníkov s určitým programátorským vzdelaním. Kladie dôraz na praktické kódovanie a príklady, ale trpí problémami týkajúcimi sa hĺbky vysvetlenia, kvality kódu a aktuálnosti obsahu.

Kniha je skvelá pre začiatočníkov v oblasti NLP, pretože ponúka jasný úvod do pojmov a praktické príklady kódovania. Poskytuje pevné základy kódovacích vzorov s Pythonom a PyTorchom a cvičenia sú jednoduché a ľahko prístupné prostredníctvom repozitára GitHub. Mnohí čitatelia oceňujú stručný štýl písania a plynulý postup od jednoduchých tém k pokročilým.

Kritici poukazujú na stručnosť knihy a naznačujú, že v mnohých oblastiach jej chýba hĺbka, pričom k dlhým príkladom kódu poskytuje len stručné vysvetlenia. Niektorí upozornili na problémy s kvalitou poskytnutého kódu vrátane chýbajúcich častí a chýb, čo môže spôsobiť, že učenie bude frustrujúce. Okrem toho sa v nej neuvádza novší pokrok v NLP, ako sú transformátory a mechanizmy pozornosti, a kniha sa vzhľadom na svoj obsah považuje za trochu predraženú.

(na základe 21 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Natural Language Processing with Pytorch: Build Intelligent Language Applications Using Deep Learning

Obsah knihy:

Spracovanie prirodzeného jazyka (Natural Language Processing - NLP) poskytuje neobmedzené možnosti riešenia problémov v oblasti umelej inteligencie, vďaka čomu sú možné produkty ako Amazon Alexa a Google Translate. Ak ste vývojár alebo dátový vedec, ktorý s NLP a hlbokým učením začína, táto praktická príručka vám ukáže, ako tieto metódy aplikovať pomocou PyTorch, knižnice pre hlboké učenie založenej na jazyku Python.

Autori Delip Rao a Brian McMahon vám poskytnú solídne základy v oblasti NLP a algoritmov hlbokého učenia a ukážu vám, ako používať PyTorch na vytváranie aplikácií zahŕňajúcich bohaté reprezentácie textu špecifické pre problémy, ktorým čelíte. Každá kapitola obsahuje niekoľko príkladov kódu a ilustrácií.

⬤  Preskúmajte výpočtové grafy a paradigmu učenia pod dohľadom.

⬤ Ovládnite základy optimalizovanej knižnice PyTorch na manipuláciu s tenzormi.

⬤ Získajte prehľad o tradičných koncepciách a metódach NLP.

⬤ Oboznámte sa so základnými myšlienkami súvisiacimi s budovaním neurónových sietí.

⬤ Využívajte vnorenia na reprezentáciu slov, viet, dokumentov a ďalších vlastností.

⬤ Preskúmajte predpovedanie sekvencií a vytvárajte modely sekvencia-sekvencia.

⬤ Oboznámte sa s návrhovými vzormi na budovanie produkčných systémov NLP.