5 में पढ़ने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण पर 2023 निःशुल्क पुस्तकें - केडनगेट्स

प्लेटो द्वारा पुनर्प्रकाशित

अनुयायियों: 0

5 में पढ़ने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण पर 2023 निःशुल्क पुस्तकें
लेखक द्वारा छवि

बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के प्रचार से पहले, एनएलपी निर्माण कर रहा था लेकिन गुप्त रूप से प्रगति कर रहा था। अब चैटजीपीटी जैसे एलएलएम के जारी होने के बाद से इसमें क्रांति आ गई है। एलएलएम को मानव जैसे पाठ को समझने के साथ-साथ उत्पन्न करने के लिए भी दिखाया गया है। चैटजीपीटी, गूगल बार्ड और अन्य जैसे मॉडलों को एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर के भीतर उच्च मात्रा में टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है।

लेकिन ये मॉडल इंसानों को ठीक-ठीक कैसे समझते हैं, साथ ही इंसान जैसी प्रतिक्रियाएँ कैसे देते हैं? एनएलपी. कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक उपक्षेत्र जो मॉडलों को मानव भाषा को संसाधित करने, समझने और आउटपुट करने में मदद करता है। उन्हें आम तौर पर अगले शब्द की भविष्यवाणी जैसे कार्यों पर प्रशिक्षित किया जाता है जो उन्हें प्रासंगिक निर्भरता बनाने की अनुमति देता है और फिर प्रासंगिक आउटपुट उत्पन्न करने में सक्षम होता है। एनएलपी क्षेत्र में चैटबॉट्स, टेक्स्ट सारांशीकरण और बहुत कुछ जैसे उन्नत अनुप्रयोग हैं।

एलएलएम और पाठ निर्माण में उनके पूर्वाग्रह को लेकर कुछ नैतिक चिंताएं हैं, जो एनएलपी और एलएलएम अनुप्रयोगों में इसके उपयोग पर आगे के शोध को बढ़ावा दे रही हैं। हालाँकि वर्तमान में इन चिंताओं और चुनौतियों का समाधान किया जा रहा है, चैटजीपीटी जैसे एलएलएम मॉडल का दुनिया पर जो प्रभाव पड़ा है - ऐसा लगता है कि वे यहीं रहेंगे और एनएलपी को समझना आवश्यक होगा।

यदि आप एलएलएम के बारे में अधिक समझना चाहते हैं, तो आपको एनएलपी के बारे में सीखना होगा। इस लेख में, मैं 5 मुफ़्त पुस्तकों के बारे में बताऊंगा जिन्हें आपको एनएलपी की बेहतर समझ पाने के लिए 2023 में पढ़ने की आवश्यकता है।

लेखक: डैन जुराफस्की और जेम्स एच. मार्टिन

लिंक: भाषण और भाषा प्रसंस्करण

दो विश्वविद्यालय प्रोफेसरों द्वारा लिखित, यह भाषण और भाषा प्रसंस्करण पुस्तक आपको एनएलपी की दुनिया का व्यापक परिचय प्रदान करती है। इसे 3 खंडों में विभाजित किया गया है: एनएलपी, एनएलपी अनुप्रयोगों और एनोटेटिंग भाषाई संरचना के लिए मौलिक एल्गोरिदम। शुरुआती लोगों के लिए एनएलपी क्या है, इसकी मूल बातें और इसे तोड़ने वाले उदाहरणों की बेहतर समझ प्राप्त करने के लिए पहला खंड आवश्यक है। आपको शब्दार्थ, वाक्यविन्यास, और बहुत कुछ जैसे कई विषय मिलेंगे।

यदि एनएलपी का क्षेत्र आपके लिए नया है या आप इस क्षेत्र में बदलाव करना चाहते हैं, तो मुझे सच में विश्वास है कि यह पुस्तक किसी व्यक्ति के सीखने के लिए बहुत फायदेमंद होगी। जैसा कि प्रोफेसरों द्वारा लिखा गया था, व्यावहारिक उदाहरण पाठकों को विशुद्ध सैद्धांतिक पुस्तक की तुलना में अवधारणाओं को बेहतर ढंग से समझने में मदद करते हैं।

लेखक: क्रिस्टोफर डी. मैनिंग और हेनरिक शुट्ज़

लिंक: सांख्यिकीय प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण की नींव

यदि आप डेटा पेशेवर हैं, या कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दुनिया में हैं - तो आपको पता होगा कि क्षेत्र के लिए सांख्यिकी कितनी महत्वपूर्ण है। कुछ लोग मानते हैं कि आपको इस क्षेत्र की उच्च समझ की आवश्यकता नहीं है, हालांकि मेरा मानना है कि यह महत्वपूर्ण है क्योंकि यह आपकी डेटा पेशेवर यात्रा को बहुत आसान बना देगा।

जब आपके पास एनएलपी क्षेत्र के बारे में अच्छी जानकारी हो, तो आप सोच सकते हैं कि अगला कदम एल्गोरिदम के बारे में सीखना है। इससे पहले, आप भाषा की गणितीय नींव के बारे में और अधिक जानना चाहेंगे। यह पुस्तक न केवल एनएलपी की मूल बातों से शुरू होती है, बल्कि यह संभाव्यता रिक्त स्थान, बेयस प्रमेय, विचरण और बहुत कुछ जैसे गणितीय पहलुओं पर भी प्रकाश डालती है।

लेखक: क्रिस्टोफर एम. बिशप

लिंक: पैटर्न मान्यता और मशीन प्रवीणता

मॉडलों के प्रदर्शन को समझने का सबसे अच्छा तरीका यह समझना है कि मॉडल कैसे काम करता है, इसकी विचार धारा, पैटर्न की पहचान और यह जो करता है उसका आउटपुट क्यों देता है। पैटर्न पहचान विशेष एल्गोरिदम द्वारा निर्धारित मानदंडों के आधार पर डेटा को अलग करने की प्रक्रिया है। यह सीखने में सक्षम बनाता है और सुधार की गुंजाइश देता है, जो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और उनके प्रदर्शन के लिए बहुत महत्वपूर्ण बनाता है।

प्रत्येक अध्याय के अंत में एक अभ्यास है जिसे पाठक को प्रत्येक अवधारणा को बेहतर ढंग से समझाने के लिए चुना गया है। पाठक को बेहतर समझ हासिल करने में मदद करने के लिए लेखक ने गणितीय सामग्री को न्यूनतम रखा है, हालांकि यह ध्यान दिया गया है कि पैटर्न पहचान और मशीन सीखने की तकनीकों को समझने के लिए कैलकुलस, रैखिक बीजगणित और संभाव्यता सिद्धांत की अच्छी समझ होना फायदेमंद होगा।

लेखक: योव गोल्डबर्ग

लिंक: एनएलपी में तंत्रिका नेटवर्क विधियाँ

एनएलपी के विकास को देखते हुए, हम कह सकते हैं कि तंत्रिका नेटवर्क ने एक बड़ी भूमिका निभाई है। तंत्रिका नेटवर्क ने एनएलपी मॉडल को मानव भाषा की बेहतर समझ प्रदान की है, जिससे उन्हें शब्दों की भविष्यवाणी करने और विभिन्न विषयों को विभाजित करने की अनुमति मिलती है जिनका उनके सीखने के दौरान पूर्वावलोकन नहीं किया गया था।

यह पुस्तक तुरंत तंत्रिका नेटवर्क के अंदर और बाहर नहीं जाती है। इसकी शुरुआत लीनियर मॉडल, परसेप्ट्रॉन, फीड-फॉरवर्ड, न्यूरल नेटवर्क ट्रेनिंग और बहुत कुछ जैसी बुनियादी बातें सीखने से होती है। लेखक ने व्यावहारिक उदाहरणों के साथ इन मूलभूत तत्वों को समझाने के लिए गणितीय दृष्टिकोण का उपयोग किया है।

लेखक: सौम्या वज्जला, बोधिसत्व मजूमदार, अनुज गुप्ता और हर्षित सुराणा

लिंक: व्यावहारिक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण

तो आपने भाषण और भाषा को समझ लिया है, आपने सांख्यिकीय एनएलपी को कवर कर लिया है, फिर एनएलपी में पैटर्न पहचान और तंत्रिका नेटवर्क को देखा है। आखिरी चीज़ जो आपको सीखने की ज़रूरत है वह है एनएलपी का व्यावहारिक उपयोग।

यह पुस्तक बताती है कि वास्तविक दुनिया में एनएलपी का उपयोग कैसे किया जाता है, एनएलपी मॉडल की पाइपलाइन, और टेक्स्ट डेटा और चैटबॉट्स जैसे चैटजीपीटी जैसे उपयोग के मामलों के बारे में अधिक जानकारी दी गई है। इस पुस्तक में आप सीखेंगे कि एनएलपी का उपयोग खुदरा, स्वास्थ्य सेवा, वित्त और अन्य विभिन्न क्षेत्रों में कैसे किया जा सकता है। विभिन्न क्षेत्रों के साथ, आप यह अनुमान लगाने में सक्षम होंगे कि एनएलपी पाइपलाइन प्रत्येक के लिए कैसे काम करती है, और यह पता लगाने में सक्षम होगी कि इसे अपने लिए कैसे उपयोग किया जाए।

इस लेख का उद्देश्य और प्रवाह आपको 5 निःशुल्क पुस्तकें प्रदान करना था जो मेरा मानना है कि आवश्यक हैं और इससे आपके एनएलपी करियर या अध्ययन को लाभ होगा। हालाँकि मैंने इसे एक संरचना प्रारूप में किया था, मुझे आशा है कि प्रत्येक पुस्तक आपके अध्ययन को अगले स्तर तक ले जाएगी।

यदि कोई अन्य मुफ़्त एनएलपी पुस्तकें हैं जिनके बारे में आपको लगता है कि दूसरों को लाभ होगा, तो कृपया उन्हें टिप्पणियों में लिखें!

निशा आर्य KDnuggets में एक डेटा वैज्ञानिक, स्वतंत्र तकनीकी लेखक और सामुदायिक प्रबंधक हैं। वह विशेष रूप से डेटा साइंस करियर सलाह या ट्यूटोरियल और डेटा साइंस के आसपास सिद्धांत आधारित ज्ञान प्रदान करने में रुचि रखती है। वह उन विभिन्न तरीकों का पता लगाना चाहती हैं जिनसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मानव जीवन की दीर्घायु को लाभ पहुंचा सकता है। एक उत्सुक शिक्षार्थी, दूसरों का मार्गदर्शन करने में मदद करते हुए, अपने तकनीकी ज्ञान और लेखन कौशल को व्यापक बनाना चाहती है।