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

Újra kiadta Platón

Követő: 0

5 ingyenes könyv a természetes nyelv feldolgozásáról 2023-ban
A kép szerzője

A nagy nyelvi modellek (LLM) körüli hírverés előtt az NLP épült, de a rejtőzködésben haladt. Most forradalmasította az LLM-ek, például a ChatGPT megjelenését. Az LLM-ekről bebizonyosodott, hogy megértik és generálnak emberszerű szöveget. Az olyan modellek, mint a ChatGPT, a Google Bard és mások, nagy mennyiségű szöveges adatra lettek kiképezve egy mély neurális hálózati architektúrán belül.

De hogyan értik meg ezek a modellek pontosan az embereket, és hogyan adnak ki emberszerű válaszokat? NLP. A mesterséges intelligencia egy részterülete, amely segít a modelleknek feldolgozni, megérteni és kiadni az emberi nyelvet. Általában olyan feladatokra tanítják őket, mint például a következő szó előrejelzése, amely lehetővé teszi számukra, hogy kontextusfüggőket építsenek fel, majd képesek legyenek releváns kimeneteket generálni. Az NLP-mező olyan fejlett alkalmazásokkal rendelkezik, mint a chatbotok, szövegösszegzés stb.

Vannak bizonyos etikai aggályok az LLM-ekkel és a szöveggenerálásban való elfogultságukkal kapcsolatban, amelyek további kutatásokat indítanak el az NLP-vel és annak LLM-alkalmazásokban való használatával kapcsolatban. Bár ezekkel az aggodalmakkal és kihívásokkal jelenleg foglalkozunk, az LLM-modellek, mint például a ChatGPT a világra gyakorolt hatása miatt, úgy tűnik, hogy itt maradnak, és az NLP megértése elengedhetetlen lesz.

Ha többet szeretne megtudni az LLM-ekről, meg kell tanulnia az NLP-t. Ebben a cikkben 5 INGYENES könyvet fogok átnézni, amelyeket el kell olvasnia 2023-ban, hogy jobban megértse az NLP-t.

Szerzői: Dan Jurafsky és James H. Martin

Link: Beszéd- és nyelvfeldolgozás

Ez a két egyetemi tanár által írt Beszéd- és nyelvfeldolgozási könyv átfogó bevezetést nyújt az NLP világába. Három részre bontható: Alapvető algoritmusok NLP-hez, NLP-alkalmazások és Nyelvi szerkezet megjegyzései. Az első rész elengedhetetlen a kezdők számára, hogy jobban megértsék, mi az NLP, annak alapjait lebontó példákkal. Számos témakörrel fog találkozni, például szemantikával, szintaxissal és még sok mással.

Ha az NLP területe új számodra, vagy szeretnél áttérni erre a területre, akkor őszintén hiszem, hogy ez a könyv nagyon hasznos lesz az egyén tanulásában. Amint azt professzorok írták, a gyakorlati példák sokkal jobban segítik az olvasókat a fogalmak megértésében, mint egy pusztán elméleti könyv.

Szerzői: Christopher D. Manning és Hinrich Schütze

Link: A statisztikai természetes nyelvi feldolgozás alapjai

Ha Ön adatszakértő vagy a mesterséges intelligencia világában – akkor tudni fogja, milyen fontos a statisztika a területen. Egyesek úgy vélik, hogy nem szükséges az ágazat magas szintű ismerete, de úgy gondolom, hogy ez fontos, mivel sokkal gördülékenyebbé teszi az adatokkal kapcsolatos szakmai utat.

Ha jó alapokkal rendelkezik az NLP-mezővel kapcsolatban, akkor azt gondolhatja, hogy a következő lépés az algoritmusok megismerése. Előtte érdemes többet megtudni a nyelv matematikai alapjairól. Ez a könyv nemcsak az NLP alapjaival kezdődik, hanem olyan matematikai szempontokba is belemerül, mint a valószínűségi terek, a Bayes-tétel, a variancia stb.

Szerző: Christopher M. Bishop

Link: Mintafelismerés és gépi tanulás

A modellek teljesítményének megértésének legjobb módja az, ha megértjük a modell működését, gondolatmenetét, mintafelismerését és azt, hogy miért adja ki azt, amit csinál. A mintafelismerés az adatok megkülönböztetésének folyamata meghatározott kritériumok alapján, amelyeket speciális algoritmusok hajtanak végre. Lehetővé teszi a tanulást, és lehetőséget ad a fejlesztésre, ami nagyon fontossá teszi a gépi tanulási algoritmusokat és azok teljesítményét.

Minden fejezet végén van egy gyakorlat, amelyet úgy választottunk ki, hogy az egyes fogalmakat jobban elmagyarázza az olvasónak. A szerző minimálisra csökkentette a matematikai tartalmat, hogy segítse az olvasót a jobb megértésben, de megjegyzendő, hogy a mintafelismerés és a gépi tanulási technikák megértéséhez előnyös lesz a számítás, a lineáris algebra és a valószínűségszámítás jó ismerete.

Szerző: Yoav Goldberg

Link: Neurális hálózati módszerek az NLP-ben

Ha megvizsgáljuk az NLP növekedését, elmondhatjuk, hogy a neurális hálózatok nagy szerepet játszottak. A neurális hálózatok lehetővé tették az NLP-modellek számára az emberi nyelv jobb megértését, lehetővé téve számukra, hogy megjósolják a szavakat, és csoportosítsák azokat a különböző témákat, amelyeket a tanulás során nem ismertek meg.

Ez a könyv nem fejti ki azonnal a neurális hálózatok csínját-bínját. Az alapok elsajátításával kezdődik, mint például a lineáris modellek, a perceptronok, az előrecsatolás, a neurális hálózatok képzése és még sok más. A szerző matematikai megközelítéssel magyarázta ezeket az alapvető elemeket, gyakorlati példákkal együtt.

Szerzői: Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder, Anuj Gupta és Harshit Surana

Link: Gyakorlati természetes nyelvi feldolgozás

Tehát megértette a beszédet és a nyelvet, foglalkozott a statisztikai NLP-vel, majd megvizsgálta a mintafelismerést és a neurális hálózatokat az NLP-ben. Az utolsó dolog, amit meg kell tanulnod, az az NLP gyakorlati használata.

Ez a könyv bemutatja, hogyan használják az NLP-t a valós világban, az NLP-modellek folyamatát, és még többet a szöveges adatokról és használati esetekről, például a Chatbotokról, például a ChatGPT-ről. Ebből a könyvből megtudhatja, hogyan használható az NLP számos ágazatban, például a kiskereskedelemben, az egészségügyben, a pénzügyekben stb. A különböző szektorok segítségével felmérheti, hogyan működik az NLP-folyamat mindegyiknél, és kitalálhatja, hogyan használja saját maga.

Ennek a cikknek a célja és folyamata az volt, hogy 5 ingyenes könyvet biztosítsunk Önnek, amelyek véleményem szerint nélkülözhetetlenek, és az NLP-karrierje vagy tanulmányai hasznára válnak. Bár strukturált formában csináltam, remélem, hogy mindegyik könyv visszaugrik a másikra, és magasabb szintre emeli a tanulást.

Ha van más INGYENES NLP-könyv, amelyről úgy gondolja, hogy másoknak is hasznára válik, kérjük, dobja be a megjegyzések közé!

Nisha Arya adattudós, szabadúszó műszaki író és közösségi menedzser a KDnuggets-nél. Különösen érdekli az adattudományi karriertanácsadás vagy oktatóanyagok, valamint elméleti alapú ismeretek nyújtása a Data Science területén. Azt is szeretné feltárni, hogy a mesterséges intelligencia milyen különböző módokon járulhat hozzá az emberi élet hosszú élettartamához. Szívesen tanuló, aki igyekszik bővíteni műszaki ismereteit és íráskészségét, miközben segít másoknak.