5 年に読むべき自然言語処理に関する無料書籍 2023 冊 - KDnuggets

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5 年に読むべき自然言語処理に関する無料書籍 2023 冊
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大規模言語モデル (LLM) が大騒ぎされる前、NLP は構築されていましたが、隠れて進歩していました。現在では、ChatGPT などの LLM のリリース以来、革命が起きています。 LLM は、人間のようなテキストを理解し、生成することが示されています。 ChatGPT、Google Bard などのモデルは、ディープニューラルネットワークアーキテクチャ内の大量のテキストデータでトレーニングされています。

しかし、これらのモデルはどのようにして人間を正確に理解し、人間のような応答を出力するのでしょうか? NLP。モデルが人間の言語を処理、理解、出力するのを支援する人工知能のサブフィールド。通常、次の単語の予測などのタスクでトレーニングを受け、文脈上の依存関係を構築し、関連する出力を生成できるようになります。 NLP 分野には、チャットボット、テキスト要約などの高度なアプリケーションがあります。

LLM とテキスト生成における LLM の偏りには倫理的な懸念があり、NLP と LLM アプリケーションでのその使用に関するさらなる研究が行われています。これらの懸念と課題は現在対処されていますが、ChatGPT などの LLM モデルが世界に与えた影響により、それらは今後も存続していくようであり、NLP を理解することが不可欠となります。

LLM についてさらに理解したい場合は、NLP について学ぶ必要があります。この記事では、NLP をより深く理解するために 5 年に読む必要がある 2023 冊の無料の本を紹介します。

著者： ダン・ジュラフスキーとジェームス・H・マーティン

リンク： 音声および言語処理

3 人の大学教授によって書かれたこの音声および言語処理の本は、NLP の世界への包括的な入門書となります。これは、NLP の基本アルゴリズム、NLP アプリケーション、および言語構造の注釈の XNUMX つのセクションに分かれています。最初のセクションは、初心者が NLP とは何か、その基礎とその詳細な例を理解するために不可欠です。セマンティクス、構文など、さまざまなトピックに遭遇します。

NLP の分野が初めての場合、またはこの分野に移行したい場合、この本は個人の学習に非常に有益であると私は心から信じています。教授によって書かれたものであるため、実践的な例は読者が純粋に理論的な本よりもはるかによく概念を理解するのに役立ちます。

著者： クリストファー・D・マニングとハインリヒ・シュッツェ

リンク： 統計自然言語処理の基礎

あなたがデータの専門家、または人工知能の世界に携わっている人であれば、この分野にとって統計がいかに重要であるかを知っているでしょう。この分野について高度な理解は必要ないと考える人もいますが、データ専門家としての取り組みがよりスムーズになるため、理解することは重要であると私は考えています。

NLP 分野について十分な基礎ができたら、次のステップはアルゴリズムについて学ぶことだと考えるかもしれません。その前に、言語の数学的基礎についてさらに学びたいと思うでしょう。この本は、NLP の基礎から始めるだけでなく、確率空間、ベイズの定理、分散などの数学的側面にも踏み込んでいます。

著者： クリストファー・M・ビショップ

リンク： パターン認識と機械学習

モデルのパフォーマンスを理解する最良の方法は、モデルがどのように機能するか、その思考の流れ、パターン認識、そしてモデルが何を出力するのかを理解することです。パターン認識は、特別なアルゴリズムによって実行される、設定された基準に基づいてデータを区別するプロセスです。パターン認識により学習が可能になり、改善の余地が得られるため、機械学習アルゴリズムとそのパフォーマンスが非常に重要になります。

各章の最後には演習があり、各概念を読者にわかりやすく説明するために選ばれています。著者は、読者がより深く理解できるよう数学的な内容を最小限に抑えましたが、パターン認識と機械学習の手法を理解するには、微積分、線形代数、確率論をよく理解することが有益であることに注意してください。

著者： ヨアヴ・ゴールドバーグ

リンク： NLP におけるニューラルネットワーク手法

NLP の成長を考察すると、ニューラルネットワークが大きな役割を果たしたと言えます。ニューラルネットワークは、人間の言語をより深く理解できる NLP モデルを提供し、単語を予測し、学習中にプレビューされなかったさまざまなトピックを区分できるようにしました。

この本では、ニューラルネットワークの詳細をすぐに詳しく説明するわけではありません。線形モデル、パーセプトロン、フィードフォワード、ニューラルネットワークトレーニングなどの基本を学ぶことから始まります。著者は数学的アプローチを使用して、これらの基本的な要素を実際の例とともに説明しています。

著者： ソウミャ・ヴァジャラ、マジュムダー菩薩、アヌジ・グプタ、ハルシット・スラナ

リンク： 実践的な自然言語処理

つまり、音声と言語を理解し、統計的 NLP について説明し、次に NLP のパターン認識とニューラルネットワークについて調べました。最後に学ぶ必要があるのは、NLP の実際の使用法です。

この本では、NLP が現実世界でどのように使用されるか、NLP モデルのパイプライン、テキストデータと ChatGPT のようなチャットボットなどのユースケースについて詳しく説明します。この本では、NLP が小売、ヘルスケア、金融などのさまざまな分野でどのように使用できるかを学びます。さまざまなセクターで NLP パイプラインがどのように機能するかを評価し、それを自分で使用する方法を理解できるようになります。

この記事の目的と流れは、NLP のキャリアや学習に役立つ必須の書籍 5 冊を無料で提供することでした。構造形式で書きましたが、それぞれの本が他の本に影響を与えて、あなたの学習が次のレベルに進むことを願っています。

他にも他の人にも役立つと思われる無料の NLP 本があれば、コメント欄に書き込んでください。

ニシャ・アリア KDnuggets のデータサイエンティスト、フリーランステクニカルライター、およびコミュニティマネージャーです。彼女は特に、データサイエンスに関するキャリアアドバイスやチュートリアル、およびデータサイエンスに関する理論に基づく知識を提供することに関心を持っています。彼女はまた、人工知能が人間の寿命を延ばすためのさまざまな方法を探求したいと考えています。熱心な学習者であり、他の人を導く手助けをしながら、技術知識とライティングスキルを広げようとしています。