หนังสือฟรี 5 เล่มเกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติให้อ่านในปี 2023 - KDnuggets

เผยแพร่ซ้ำโดยเพลโต

ผู้ติดตาม: 0

หนังสือฟรี 5 เล่มเกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติให้อ่านในปี 2023
ภาพโดยผู้เขียน

ก่อนที่โฆษณาเกี่ยวกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) NLP กำลังสร้าง แต่กำลังคืบหน้าไปในการแฝงตัว ตอนนี้ได้กลายเป็นการปฏิวัติตั้งแต่เปิดตัว LLM เช่น ChatGPT LLMs ได้รับการแสดงให้เข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ โมเดลต่างๆ เช่น ChatGPT, Google Bard และอื่นๆ ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลข้อความจำนวนมากภายในสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก

แต่แบบจำลองเหล่านี้เข้าใจมนุษย์ได้อย่างไร และแสดงการตอบสนองที่เหมือนมนุษย์ได้อย่างไร เอ็นแอลพี สาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้โมเดลประมวลผล เข้าใจ และส่งออกภาษามนุษย์ โดยทั่วไปแล้วพวกเขาจะได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับงานต่างๆ เช่น การคาดเดาคำถัดไป ซึ่งทำให้พวกเขาสามารถสร้างการพึ่งพาตามบริบท และจากนั้นจึงสามารถสร้างผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องได้ ฟิลด์ NLP มีแอปพลิเคชันขั้นสูง เช่น แชทบอท การสรุปข้อความ และอื่นๆ

มีข้อกังวลด้านจริยธรรมบางประการเกี่ยวกับ LLM และอคติในการสร้างข้อความ ซึ่งจุดประกายการวิจัยเพิ่มเติมเกี่ยวกับ NLP และการใช้งานในแอปพลิเคชัน LLM แม้ว่าข้อกังวลและความท้าทายเหล่านี้กำลังได้รับการแก้ไข แต่ด้วยผลกระทบของโมเดล LLM เช่น ChatGPT ที่มีต่อโลก ดูเหมือนว่าพวกเขาอยู่ที่นี่เพื่ออยู่ต่อ และการทำความเข้าใจ NLP จะมีความสำคัญ

หากคุณต้องการเข้าใจ LLM ให้มากขึ้น คุณต้องเรียนรู้เกี่ยวกับ NLP ในบทความนี้ ฉันจะอ่านหนังสือฟรี 5 เล่มที่คุณต้องอ่านในปี 2023 เพื่อให้เข้าใจ NLP ได้ดีขึ้น

ผู้เขียน: แดน จูราฟสกี และเจมส์ เอช. มาร์ติน

Link: การประมวลผลคำพูดและภาษา

เขียนโดยอาจารย์มหาวิทยาลัยสองคน หนังสือ Speech and Language Processing เล่มนี้จะให้ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับโลกของ NLP อย่างครอบคลุม แบ่งออกเป็น 3 ส่วน ได้แก่ อัลกอริทึมพื้นฐานสำหรับ NLP แอปพลิเคชัน NLP และโครงสร้างภาษาคำอธิบายประกอบ ส่วนแรกเป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้เริ่มต้นในการทำความเข้าใจว่า NLP คืออะไร รากฐานของมันพร้อมตัวอย่างที่แยกย่อย คุณจะพบหัวข้อต่างๆ มากมาย เช่น ความหมาย วากยสัมพันธ์ และอื่นๆ

หากสาขา NLP ยังใหม่สำหรับคุณหรือต้องการก้าวเข้าสู่สายงานนั้น ฉันเชื่อว่าหนังสือเล่มนี้จะเป็นประโยชน์อย่างมากต่อการเรียนรู้ของแต่ละคน ตามที่เขียนโดยอาจารย์ ตัวอย่างที่ใช้ได้จริงช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจแนวคิดได้ดีกว่าหนังสือเชิงทฤษฎีเพียงอย่างเดียว

ผู้เขียน: คริสโตเฟอร์ ดี. แมนนิง และฮินริช ชุตเซอ

Link: รากฐานของการประมวลผลภาษาธรรมชาติทางสถิติ

หากคุณเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลหรือในโลกของปัญญาประดิษฐ์ คุณจะรู้ว่าสถิติมีความสำคัญต่อภาคสนามเพียงใด บางคนเชื่อว่าคุณไม่จำเป็นต้องมีความรู้ความเข้าใจในภาคส่วนนี้มากนัก แต่ฉันเชื่อว่าสิ่งนี้มีความสำคัญเนื่องจากจะทำให้การเดินทางอย่างมืออาชีพด้านข้อมูลของคุณราบรื่นขึ้นมาก

เมื่อคุณมีพื้นฐานที่ดีเกี่ยวกับฟิลด์ NLP แล้ว คุณอาจคิดว่าขั้นตอนต่อไปคือการเรียนรู้เกี่ยวกับอัลกอริทึม ก่อนหน้านั้น คุณจะต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับพื้นฐานทางคณิตศาสตร์ของภาษา หนังสือเล่มนี้ไม่เพียงแต่เริ่มต้นด้วยพื้นฐานของ NLP เท่านั้น แต่ยังเจาะลึกแง่มุมทางคณิตศาสตร์ เช่น ปริภูมิความน่าจะเป็น ทฤษฎีบทเบย์ส ความแปรปรวน และอื่นๆ อีกมากมาย

เขียนโดย: คริสโตเฟอร์ เอ็ม. บิชอป

Link: การจดจำรูปแบบและการเรียนรู้ของเครื่อง

วิธีที่ดีที่สุดในการทำความเข้าใจประสิทธิภาพของโมเดลคือการทำความเข้าใจวิธีการทำงานของโมเดล การฝึกความคิด การจดจำรูปแบบ และเหตุใดโมเดลจึงแสดงผลลัพธ์ออกมา การจดจำรูปแบบเป็นกระบวนการแยกแยะข้อมูลตามเกณฑ์ที่กำหนดโดยอัลกอริธึมพิเศษ ซึ่งช่วยให้เกิดการเรียนรู้และเปิดโอกาสให้มีการปรับปรุง ซึ่งทำให้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องและประสิทธิภาพของอัลกอริธึมมีความสำคัญมาก

ทุกบทมีแบบฝึกหัดในตอนท้ายซึ่งได้รับการคัดเลือกมาเพื่ออธิบายแนวคิดแต่ละข้อแก่ผู้อ่านได้ดียิ่งขึ้น ผู้เขียนรักษาเนื้อหาทางคณิตศาสตร์ไว้อย่างน้อยที่สุดเพื่อช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจได้ดีขึ้น อย่างไรก็ตาม โปรดทราบว่าการมีความเข้าใจแคลคูลัส พีชคณิตเชิงเส้น และทฤษฎีความน่าจะเป็นจะเป็นประโยชน์เพื่อทำความเข้าใจการจดจำรูปแบบและเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง

เขียนโดย: ยูอาฟ โกลด์เบิร์ก

Link: วิธีการโครงข่ายประสาทเทียมใน NLP

เมื่อพิจารณาการเติบโตของ NLP เราสามารถพูดได้ว่าโครงข่ายประสาทเทียมมีส่วนสำคัญ โครงข่ายประสาทเทียมทำให้โมเดล NLP มีความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับภาษามนุษย์ ช่วยให้พวกเขาสามารถคาดเดาคำศัพท์และแบ่งหัวข้อต่างๆ ที่ไม่ได้แสดงตัวอย่างให้พวกเขาเห็นในระหว่างการเรียนรู้

หนังสือเล่มนี้ไม่ได้เจาะลึกเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียมในทันที โดยเริ่มจากการเรียนรู้พื้นฐานต่างๆ เช่น แบบจำลองเชิงเส้น เพอร์เซ็ปตรอน การส่งต่อข้อมูล การฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม และอื่นๆ ผู้เขียนได้ใช้วิธีการทางคณิตศาสตร์เพื่ออธิบายองค์ประกอบพื้นฐานเหล่านี้พร้อมกับตัวอย่างที่ใช้ได้จริง

ผู้เขียน: ศรมยา วัชชาละ พระโพธิสัตว์มัจฉัมเดอร์ อนุจคุปตะ และหฤชิตสุรณะ

Link: การประมวลผลภาษาธรรมชาติเชิงปฏิบัติ

ดังนั้นคุณจึงเข้าใจคำพูดและภาษา คุณได้ครอบคลุม NLP ทางสถิติ จากนั้นดูที่การจดจำรูปแบบและเครือข่ายประสาทใน NLP สิ่งสุดท้ายที่คุณต้องเรียนรู้คือการนำ NLP ไปใช้จริง

หนังสือเล่มนี้กล่าวถึงวิธีการใช้ NLP ในโลกแห่งความเป็นจริง ไปป์ไลน์ของโมเดล NLP และอื่นๆ เกี่ยวกับข้อมูลข้อความและกรณีการใช้งาน เช่น Chatbot เช่น ChatGPT ในหนังสือเล่มนี้ คุณจะได้เรียนรู้ว่า NLP สามารถนำไปใช้ในภาคส่วนต่างๆ ได้อย่างไร เช่น การค้าปลีก การดูแลสุขภาพ การเงิน และอื่นๆ ด้วยภาคส่วนที่แตกต่างกัน คุณจะสามารถประเมินว่าไปป์ไลน์ NLP ทำงานอย่างไรสำหรับแต่ละส่วน และสามารถหาวิธีใช้งานด้วยตัวคุณเอง

จุดมุ่งหมายและขั้นตอนของบทความนี้คือการมอบหนังสือฟรี 5 เล่มให้คุณ ซึ่งฉันเชื่อว่าจำเป็นและจะเป็นประโยชน์ต่ออาชีพหรือการเรียน NLP ของคุณ แม้ว่าฉันจะทำในรูปแบบโครงสร้าง แต่ฉันหวังว่าหนังสือแต่ละเล่มจะสะท้อนการเรียนรู้ของคุณไปอีกขั้น

หากมีหนังสือ NLP ฟรีเล่มอื่นๆ ที่คุณเชื่อว่าผู้อื่นจะได้รับประโยชน์ โปรดส่งไว้ในความคิดเห็น!

ณิชา อารยา เป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักเขียนด้านเทคนิคอิสระ และผู้จัดการชุมชนที่ KDnuggets เธอสนใจเป็นพิเศษในการให้คำแนะนำด้านอาชีพของ Data Science หรือแบบฝึกหัดและความรู้ตามทฤษฎีเกี่ยวกับ Data Science นอกจากนี้ เธอยังต้องการสำรวจวิธีการต่างๆ ของปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถเป็นประโยชน์ต่อการมีอายุยืนยาวของมนุษย์ ใฝ่เรียนรู้ ต้องการเพิ่มพูนความรู้ด้านเทคโนโลยีและทักษะการเขียน ในขณะที่ช่วยแนะนำผู้อื่น