Книги / Компьютерная литература / Разработка ПО / Общие вопросы разработки и тестирования программного обеспечения

Обработка естественного языка в действии

Хобсон Лейн, Ханнес Хапке, Коул Ховард

Код товара: 4100636

(0 оценок)Оценить

ОтзывНаписать отзыв

ВопросЗадать вопрос

1 / 2

PDF

Нет в наличии

Доставим в

г. Москва

Курьером

бесплатно от 10 000 ₽

В пункт выдачи

от 155 ₽

бесплатно от 10 000 ₽

Точная стоимость доставки рассчитывается при оформлении заказа

Издательство:

Питер

Оригинальное название:

Natural Language Processing in Action. Understanding, analyzing, and generating text with Python

Год издания:

Серия:

Редактор:

Переводчики:

Описание

Характеристики

Последние достижения в области глубокого обучения позволяют создавать приложения, с исключительной точностью распознающие текст и речь. Что в результате? Появляются чат-боты, ведущие диалог не хуже реальных людей, программы, эффективно подбирающие резюме под заданную вакансию, развивается превосходный предиктивный поиск, автоматически генерируются аннотации документов. Благодаря новым приемам и инструментам, таким как Keras и Tensorflow, сегодня возможно как никогда просто реализовать качественную обработку естественного языка (NLP).
«Обработка естественного языка в действии» станет вашим руководством по созданию программ, способных распознавать и интерпретировать человеческий язык. В издании рассказано, как с помощью готовых пакетов на языке Python извлекать из текста смыслы и адекватно ими распоряжаться. В книге дается расширенная трактовка традиционных методов NLP, что позволит задействовать нейронные сети, современные алгоритмы глубокого обучения и генеративные приемы при решении реальных задач, таких как выявление дат и имен, составление текстов и ответов на неожиданные вопросы.

количество томов

количество страниц

576 стр.

переплет

Мягкая обложка

размеры

232x165x25 мм

страна изготовления

Россия

тип бумаги

офсетная (60-220 г/м2)

формат

70x100/16 (170x240 мм)

ISBN

978-5-4461-1371-2

тираж

700 экз.

стандарт

5 шт.

возрастная категория

16+

вес

742 г

код в Майшоп

4100636

язык

русский

Содержание

Предисловие
Вступление
Благодарности
Об этой книге
Часть I. Машины для обработки слов
Глава 1. Знакомство с технологией NLP
Глава 2. Составление словаря: токенизация слов
Глава 3. Арифметика слов: векторы TF-IDF
Глава 4. Поиск смысла слов по их частотностям: семантический анализ
Часть II. Более глубокое обучение: нейронные сети
Глава 5. Первые шаги в нейронных сетях: перцептроны и метод
обратного распространения ошибки
Глава 6. Умозаключения на основе векторов слов (Word2vec)
Глава 7. Сверточные нейронные сети
Глава 8. Нейронные сети с обратной связью: рекуррентные нейронные
сети
Глава 9. Эффективное сохранение информации с помощью сетей с
долгой краткосрочной памятью
Глава 10. Модели sequence-to-sequence и механизм внимания
Часть III. Поговорим серьезно. Реальные задачи NLP
Глава 11. Выделение информации: выделение поименованных сущностей
и формирование ответов на вопросы
Глава 12. Начинаем общаться: диалоговые системы
Глава 13. Масштабирование: оптимизация, распараллеливание и
обработка по батчам
Приложения
Приложение A. Инструменты для работы с NLP
Приложение Б. Эксперименты с Python и регулярные выражения
Приложение В. Векторы и матрицы: базовые элементы линейной алгебры
Приложение Г. Инструменты и методы машинного обучения
Приложение Д. Настройка GPU на AWS
Приложение Е. Хеширование с учетом локальности
Источники информации
Глоссарий

Отзывы

Вопросы

Поделитесь своим мнением об этом товаре с другими покупателями — будьте первыми!

Дарим бонусы за отзывы!

За какие отзывы можно получить бонусы?

За уникальные, информативные отзывы, прошедшие модерацию

Как получить больше бонусов за отзыв?

Публикуйте фото или видео к отзыву
Пишите отзывы на товары с меткой "Бонусы за отзыв"

Правила начисления бонусов

Задайте вопрос, чтобы узнать больше о товаре

Если вы обнаружили ошибку в описании товара «Обработка естественного языка в действии» (авторы: Хобсон Лейн, Ханнес Хапке, Коул Ховард), то выделите её мышкой и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо, что помогаете нам стать лучше!