5 livros gratuitos sobre processamento de linguagem natural para ler em 2023 - KDnuggets

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5 livros gratuitos sobre processamento de linguagem natural para ler em 2023
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Antes do hype em torno de grandes modelos de linguagem (LLMs), a PNL estava crescendo, mas progredindo à espreita. Agora tornou-se revolucionado desde o lançamento de LLMs como o ChatGPT. Foi demonstrado que os LLMs entendem e geram texto semelhante ao humano. Modelos como ChatGPT, Google Bard e outros foram treinados em grandes volumes de dados de texto em uma arquitetura de rede neural profunda.

Mas como esses modelos entendem exatamente os humanos, bem como produzem respostas semelhantes às humanas? PNL. Um subcampo da inteligência artificial que ajuda os modelos a processar, entender e produzir a linguagem humana. Eles são normalmente treinados em tarefas como a previsão da próxima palavra, o que lhes permite construir dependências contextuais e, em seguida, gerar saídas relevantes. A área de PNL possui aplicativos avançados, como chatbots, resumo de texto e muito mais.

Existem algumas preocupações éticas em torno dos LLMs e seu viés na geração de texto, provocando mais pesquisas sobre NLP e seu uso em aplicativos LLM. Embora essas preocupações e desafios estejam sendo abordados atualmente, com o impacto que modelos LLM como o ChatGPT tiveram no mundo - parece que eles estão aqui para ficar e entender a PNL será essencial.

Se você quiser entender mais sobre LLMs, você precisa aprender sobre PNL. Neste artigo, vou passar por 5 livros GRATUITOS que você precisa ler em 2023 para entender melhor a PNL.

autores: Dan Jurafsky e James H. Martin

link: Processamento de fala e linguagem

Escrito por dois professores universitários, este livro sobre Processamento de Fala e Linguagem oferece uma introdução abrangente ao mundo da PNL. Ele é dividido em 3 seções: Algoritmos Fundamentais para PNL, Aplicações de PNL e Estrutura Linguística de Anotação. A primeira seção é essencial para os iniciantes entenderem melhor o que é a PNL, seus fundamentos com exemplos detalhados. Você encontrará uma variedade de tópicos, como semântica, sintaxe e muito mais.

Se o campo da PNL for novo para você ou se você deseja fazer a transição para esse campo, acredito sinceramente que este livro será muito benéfico para o aprendizado individual. Como foi escrito por professores, os exemplos práticos ajudam os leitores a entender os conceitos muito melhor do que um livro puramente teórico.

autores: Christopher D. Manning e Hinrich Schütze

link: Fundamentos do processamento estatístico de linguagem natural

Se você é um profissional de dados, ou no mundo da inteligência artificial – você saberá como a estatística é importante para o campo. Alguns acreditam que você não exige um alto conhecimento do setor, porém acredito que seja importante, pois tornará sua jornada profissional de dados muito mais tranquila.

Quando você tem uma boa base sobre o campo da PNL, pode pensar que o próximo passo é aprender sobre os algoritmos. Antes disso, você vai querer aprender mais sobre os fundamentos matemáticos da linguagem. Este livro não apenas começa com os fundamentos da PNL, mas também mergulha nos aspectos matemáticos, como espaços de probabilidade, teorema de bayes, variância e muito mais.

Autor: Cristóvão M. Bispo

link: Reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina

A melhor maneira de entender o desempenho dos modelos é entender como o modelo funciona, sua linha de pensamento, reconhecimento de padrões e por que ele produz o que faz. O reconhecimento de padrões é o processo de distinguir dados com base em um conjunto de critérios executados por algoritmos especiais. Ele permite o aprendizado e permite espaço para melhorias, o que torna muito importante os algoritmos de aprendizado de máquina e seu desempenho.

Cada capítulo possui um exercício ao final que foi escolhido para melhor explicar cada conceito ao leitor. O autor manteve o conteúdo matemático no mínimo para ajudar o leitor a entender melhor, no entanto, observa-se que será benéfico ter uma boa compreensão de cálculo, álgebra linear e teoria da probabilidade para entender técnicas de reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina.

Autor: Yoav Goldberg

link: Métodos de redes neurais em PNL

Ao analisar o crescimento da PNL, podemos dizer que as redes neurais desempenharam um papel importante. As redes neurais forneceram aos modelos de PNL uma melhor compreensão da linguagem humana, permitindo-lhes prever palavras e compartimentalizar diferentes tópicos que não foram visualizados durante a sua face de aprendizagem.

Este livro não mergulha nos meandros das redes neurais imediatamente. Ele começa aprendendo o básico, como modelos lineares, perceptrons, feed-forward, treinamento de rede neural e muito mais. O autor usou uma abordagem matemática para explicar esses elementos fundamentais junto com exemplos práticos.

autores: Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder, Anuj Gupta e Harshit Surana

link: Processamento prático de linguagem natural

Então você entendeu a fala e a linguagem, cobriu a PNL estatística e, em seguida, examinou o reconhecimento de padrões e as redes neurais na PNL. A última coisa que você precisa aprender é o uso prático da PNL.

Este livro mostra como o NLP é usado no mundo real, o pipeline de modelos de NLP e mais sobre dados de texto e casos de uso, como Chatbots como o ChatGPT. Neste livro, você aprenderá como a PNL pode ser usada em vários setores, como varejo, saúde, finanças e muito mais. Com os diferentes setores, você poderá avaliar como o pipeline de PNL funciona para cada um e descobrir como usá-lo por conta própria.

O objetivo e o fluxo deste artigo foi fornecer a você 5 livros gratuitos que acredito serem essenciais e beneficiarão sua carreira ou estudo em PNL. Embora eu tenha feito isso em um formato de estrutura, espero que cada livro seja um reflexo do outro, levando seu estudo para o próximo nível.

Se houver outros livros GRATUITOS de PNL que você acredita que outras pessoas possam se beneficiar, por favor, deixe-os nos comentários!

Nisha Arya é cientista de dados, redator técnico freelancer e gerente de comunidade da KDnuggets. Ela está particularmente interessada em fornecer conselhos ou tutoriais de carreira em Ciência de Dados e conhecimento baseado em teoria sobre Ciência de Dados. Ela também deseja explorar as diferentes maneiras pelas quais a Inteligência Artificial é/pode beneficiar a longevidade da vida humana. Uma aluna interessada, buscando ampliar seus conhecimentos técnicos e habilidades de escrita, ao mesmo tempo em que ajuda a orientar outras pessoas.