5 бесплатных книг по обработке естественного языка для чтения в 2023 году

Переиздано Платоном

Читают: 0

5 бесплатных книг по обработке естественного языка для чтения в 2023 году
Изображение по автору

До ажиотажа вокруг больших языковых моделей (LLM) НЛП создавалось, но развивалось незаметно. Теперь он претерпел революцию после выпуска LLM, таких как ChatGPT. Было показано, что LLM понимают, а также генерируют человекоподобный текст. Такие модели, как ChatGPT, Google Bard и другие, были обучены на больших объемах текстовых данных в рамках архитектуры глубокой нейронной сети.

Но как эти модели точно понимают людей, а также выдают человеческие ответы? НЛП. Подобласть искусственного интеллекта, которая помогает моделям обрабатывать, понимать и выводить человеческий язык. Обычно их обучают таким задачам, как предсказание следующего слова, что позволяет им создавать контекстные зависимости, а затем генерировать соответствующие результаты. В области NLP есть расширенные приложения, такие как чат-боты, суммирование текста и многое другое.

Существуют некоторые этические проблемы, связанные с LLM и их предвзятостью в генерации текста, что побудило к дальнейшим исследованиям NLP и его использованию в приложениях LLM. Хотя эти проблемы и проблемы в настоящее время решаются, с учетом того влияния, которое оказали на мир модели LLM, такие как ChatGPT, похоже, что они здесь, чтобы остаться, и понимание НЛП будет иметь важное значение.

Если вы хотите больше узнать о LLM, вам нужно изучить НЛП. В этой статье я рассмотрю 5 БЕСПЛАТНЫХ книг, которые вам нужно прочитать в 2023 году, чтобы лучше понять НЛП.

Авторы: Дэн Джурафски и Джеймс Х. Мартин

Ссылка: Обработка речи и языка

Эта книга «Обработка речи и языка», написанная двумя университетскими профессорами, представляет собой всеобъемлющее введение в мир НЛП. Он разбит на 3 раздела: «Основные алгоритмы НЛП», «Приложения НЛП» и «Аннотирование лингвистической структуры». Первый раздел важен для начинающих, чтобы лучше понять, что такое НЛП, его основы с примерами, разбивающими его. Вы столкнетесь с рядом тем, таких как семантика, синтаксис и многое другое.

Если область НЛП для вас нова или вы хотите перейти в нее, я искренне верю, что эта книга будет очень полезна для индивидуального обучения. Поскольку это было написано профессорами, практические примеры помогают читателям понять концепции намного лучше, чем чисто теоретическая книга.

Авторы: Кристофер Д. Мэннинг и Хинрих Шютце

Ссылка: Основы статистической обработки естественного языка

Если вы специалист по данным или занимаетесь искусственным интеллектом, вы знаете, насколько важна статистика в этой области. Некоторые считают, что вам не требуется глубокое понимание отрасли, однако я считаю, что это важно, поскольку это сделает ваше профессиональное путешествие по данным более плавным.

Когда у вас есть хорошие знания в области НЛП, вы можете подумать, что следующим шагом будет изучение алгоритмов. Перед этим вы захотите узнать больше о математических основах языка. Эта книга не только начинается с основ НЛП, но и погружается в математические аспекты, такие как вероятностные пространства, теорема Байеса, дисперсия и многое другое.

Автор: Кристофер М. Бишоп

Ссылка: Распознавание образов и машинное обучение

Лучший способ понять производительность моделей — это понять, как работает модель, ход ее мыслей, распознавание образов и почему она выводит то, что делает. Распознавание образов — это процесс различения данных на основе набора критериев, выполняемый специальными алгоритмами. Он позволяет учиться и дает возможности для улучшения, что делает его очень важным для алгоритмов машинного обучения и их производительности.

В конце каждой главы есть упражнение, которое было выбрано для того, чтобы лучше объяснить читателю каждую концепцию. Автор свел математическое содержание к минимуму, чтобы помочь читателю лучше понять, однако отмечается, что будет полезно хорошо разбираться в исчислении, линейной алгебре и теории вероятностей, чтобы понять методы распознавания образов и машинного обучения.

Автор: Йоав Голдберг

Ссылка: Нейросетевые методы в НЛП

Глядя на рост НЛП, мы можем сказать, что нейронные сети сыграли большую роль. Нейронные сети предоставили моделям НЛП лучшее понимание человеческого языка, позволяя им предсказывать слова и разделять различные темы, которые не были предварительно представлены им во время их обучения.

В этой книге мы не сразу погружаемся во все тонкости нейронных сетей. Он начинается с изучения основ, таких как линейные модели, персептроны, упреждающая связь, обучение нейронных сетей и многое другое. Автор использовал математический подход для объяснения этих фундаментальных элементов наряду с практическими примерами.

Авторы: Совмья Ваджала, Бодхисаттва Маджумдер, Анудж Гупта и Харшит Сурана

Ссылка: Практическая обработка естественного языка

Итак, вы поняли речь и язык, изучили статистическое НЛП, затем рассмотрели распознавание образов и нейронные сети в НЛП. Последнее, что вам нужно узнать, — это практическое использование НЛП.

В этой книге рассказывается, как НЛП используется в реальном мире, конвейер моделей НЛП и многое другое о текстовых данных и вариантах использования, таких как чат-боты, такие как ChatGPT. В этой книге вы узнаете, как НЛП можно использовать в различных секторах, таких как розничная торговля, здравоохранение, финансы и другие. В разных секторах вы сможете оценить, как конвейер НЛП работает для каждого из них, и сможете понять, как использовать его для себя.

Цель этой статьи состояла в том, чтобы предоставить вам 5 бесплатных книг, которые, я считаю, необходимы и принесут пользу вашей карьере или учебе в области НЛП. Хотя я сделал это в формате структуры, я надеюсь, что каждая книга отскакивает от другой, выводя ваше обучение на новый уровень.

Если есть другие БЕСПЛАТНЫЕ книги по НЛП, которые, по вашему мнению, могут быть полезны другим, напишите о них в комментариях!

Ниша Арья является специалистом по данным, внештатным техническим писателем и менеджером сообщества в KDnuggets. Она особенно заинтересована в предоставлении карьерных советов или учебных пособий по науке о данных, а также теоретических знаний по науке о данных. Она также хочет изучить различные способы, которыми искусственный интеллект может способствовать долголетию человеческой жизни. Страстная ученица, стремящаяся расширить свои технические знания и навыки письма, одновременно помогая другим.