5 Free Books On Natural Language Processing To Read In 2023 - KDnuggets

Neuauflage von Plato

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5 kostenlose Bücher zur Verarbeitung natürlicher Sprache zum Lesen im Jahr 2023
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Vor dem Hype um große Sprachmodelle (LLMs) befand sich NLP im Aufbau, entwickelte sich aber langsam weiter. Jetzt hat es seit der Veröffentlichung von LLMs wie ChatGPT eine Revolution erfahren. Es hat sich gezeigt, dass LLMs menschenähnlichen Text verstehen und erzeugen können. Modelle wie ChatGPT, Google Bard und andere wurden auf große Textdatenmengen innerhalb einer tiefen neuronalen Netzwerkarchitektur trainiert.

Aber wie verstehen diese Modelle den Menschen genau und wie geben sie menschenähnliche Antworten aus? NLP. Ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das Modellen hilft, die menschliche Sprache zu verarbeiten, zu verstehen und auszugeben. Sie werden in der Regel für Aufgaben wie die Vorhersage des nächsten Wortes geschult, die es ihnen ermöglichen, kontextbezogene Abhängigkeiten aufzubauen und dann in der Lage zu sein, relevante Ausgaben zu generieren. Der NLP-Bereich verfügt über erweiterte Anwendungen wie Chatbots, Textzusammenfassung und mehr.

Es gibt einige ethische Bedenken in Bezug auf LLMs und ihre Voreingenommenheit bei der Textgenerierung, was zu weiterer Forschung zu NLP und seiner Verwendung in LLM-Anwendungen führt. Obwohl diese Bedenken und Herausforderungen derzeit angegangen werden, sieht es angesichts der Auswirkungen, die LLM-Modelle wie ChatGPT auf die Welt hatten, so aus, als ob sie hier bleiben werden und das Verständnis von NLP von entscheidender Bedeutung sein wird.

Wenn Sie mehr über LLMs erfahren möchten, müssen Sie etwas über NLP lernen. In diesem Artikel werde ich 5 KOSTENLOSE Bücher durchgehen, die Sie im Jahr 2023 lesen müssen, um NLP besser zu verstehen.

Autoren: Dan Jurafsky und James H. Martin

Link: Sprach- und Sprachverarbeitung

Dieses von zwei Universitätsprofessoren verfasste Buch über Sprach- und Sprachverarbeitung bietet Ihnen eine umfassende Einführung in die Welt des NLP. Es ist in drei Abschnitte unterteilt: Grundlegende Algorithmen für NLP, NLP-Anwendungen und Kommentieren sprachlicher Strukturen. Der erste Abschnitt ist für Anfänger wichtig, um ein besseres Verständnis davon zu bekommen, was NLP ist, die Grundlagen davon und Beispiele, die es aufschlüsseln. Sie werden auf eine Reihe von Themen wie Semantik, Syntax und mehr stoßen.

Wenn das Gebiet des NLP für Sie neu ist oder Sie in dieses Gebiet einsteigen möchten, bin ich fest davon überzeugt, dass dieses Buch für den Lernerfolg des Einzelnen von großem Nutzen sein wird. Da es von Professoren geschrieben wurde, helfen die praktischen Beispiele den Lesern, die Konzepte viel besser zu verstehen als ein rein theoretisches Buch.

Autoren: Christopher D. Manning und Hinrich Schütze

Link: Grundlagen der statistischen Verarbeitung natürlicher Sprache

Wenn Sie ein Datenprofi sind oder in der Welt der künstlichen Intelligenz tätig sind, wissen Sie, wie wichtig Statistiken für diesen Bereich sind. Einige sind der Meinung, dass Sie keine großen Branchenkenntnisse benötigen. Ich glaube jedoch, dass dies wichtig ist, da es Ihre berufliche Laufbahn im Datenbereich viel reibungsloser gestalten wird.

Wenn Sie über gute Grundlagen im NLP-Bereich verfügen, denken Sie vielleicht, dass der nächste Schritt darin besteht, etwas über die Algorithmen zu lernen. Zuvor möchten Sie mehr über die mathematischen Grundlagen der Sprache erfahren. Dieses Buch beginnt nicht nur mit den Grundlagen des NLP, sondern befasst sich auch mit mathematischen Aspekten wie Wahrscheinlichkeitsräumen, Bayes-Theorem, Varianz und mehr.

Autor: Christopher M. Bischof

Link: Mustererkennung und maschinelles Lernen

Der beste Weg, die Leistung von Modellen zu verstehen, besteht darin, zu verstehen, wie das Modell funktioniert, seinen Gedankengang, seine Mustererkennung und warum es ausgibt, was es tut. Bei der Mustererkennung handelt es sich um den Prozess der Unterscheidung von Daten anhand festgelegter Kriterien, der von speziellen Algorithmen durchgeführt wird. Sie ermöglicht Lernen und lässt Raum für Verbesserungen, was sie für maschinelle Lernalgorithmen und deren Leistung sehr wichtig macht.

Am Ende jedes Kapitels gibt es eine Übung, die ausgewählt wurde, um dem Leser jedes Konzept besser zu erklären. Der Autor hat den mathematischen Inhalt auf ein Minimum beschränkt, um dem Leser ein besseres Verständnis zu ermöglichen. Es wird jedoch darauf hingewiesen, dass gute Kenntnisse in Analysis, linearer Algebra und Wahrscheinlichkeitstheorie von Vorteil sind, um Mustererkennung und Techniken des maschinellen Lernens zu verstehen.

Autor: Yoav Goldberg

Link: Neuronale Netzwerkmethoden im NLP

Wenn wir uns das Wachstum von NLP ansehen, können wir sagen, dass neuronale Netze eine große Rolle gespielt haben. Neuronale Netze haben NLP-Modellen zu einem besseren Verständnis der menschlichen Sprache verholfen und es ihnen ermöglicht, Wörter vorherzusagen und verschiedene Themen zu unterteilen, die ihnen während ihres Lernvorgangs nicht vorgestellt wurden.

Dieses Buch befasst sich nicht direkt mit den Besonderheiten neuronaler Netze. Es beginnt mit dem Erlernen der Grundlagen wie lineare Modelle, Perzeptrone, Feed-Forward, Training neuronaler Netze und mehr. Der Autor hat einen mathematischen Ansatz verwendet, um diese grundlegenden Elemente zusammen mit praktischen Beispielen zu erklären.

Autoren: Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder, Anuj Gupta und Harshit Surana

Link: Praktische Verarbeitung natürlicher Sprache

Sie haben also Sprache und Sprache verstanden, sich mit statistischem NLP befasst und sich anschließend mit Mustererkennung und neuronalen Netzen im NLP befasst. Das Letzte, was Sie lernen müssen, ist die praktische Anwendung von NLP.

In diesem Buch geht es darum, wie NLP in der realen Welt eingesetzt wird, die Pipeline von NLP-Modellen und mehr über Textdaten und Anwendungsfälle, wie etwa Chatbots wie ChatGPT. In diesem Buch erfahren Sie, wie NLP in verschiedenen Branchen wie Einzelhandel, Gesundheitswesen, Finanzen und mehr eingesetzt werden kann. Anhand der verschiedenen Sektoren können Sie beurteilen, wie die NLP-Pipeline für jeden Sektor funktioniert, und herausfinden, wie Sie sie für sich selbst nutzen können.

Ziel und Ablauf dieses Artikels war es, Ihnen 5 kostenlose Bücher zur Verfügung zu stellen, die meiner Meinung nach unverzichtbar sind und Ihrer NLP-Karriere oder Ihrem NLP-Studium zugute kommen werden. Auch wenn ich es in einem strukturierten Format geschrieben habe, hoffe ich, dass sich die einzelnen Bücher gegenseitig ergänzen und Ihr Lernen auf die nächste Ebene bringt.

Wenn es weitere KOSTENLOSE NLP-Bücher gibt, von denen Sie glauben, dass andere davon profitieren würden, schreiben Sie sie bitte in die Kommentare!

Nisha Arya ist Data Scientist, freiberuflicher technischer Redakteur und Community Manager bei KDnuggets. Sie ist besonders daran interessiert, Data Science Karriereberatung oder Tutorials und theoriebasiertes Wissen rund um Data Science anzubieten. Sie möchte auch die verschiedenen Möglichkeiten untersuchen, wie künstliche Intelligenz der Langlebigkeit des menschlichen Lebens zugute kommt/kann. Eine begeisterte Lernende, die ihr technisches Wissen und ihre Schreibfähigkeiten erweitern möchte, während sie anderen hilft, sie zu führen.