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

Перевидано Платоном

читають: 0

5 безкоштовних книг про обробку природної мови, які варто прочитати у 2023 році
Зображення автора

До ажіотажу навколо великих мовних моделей (LLM) НЛП розвивався, але прогресував у прихованому стані. Тепер це стало революцією після випуску LLM, таких як ChatGPT. Доведено, що магістратури розуміють, а також створюють людський текст. Такі моделі, як ChatGPT, Google Bard та інші, були навчені на великих обсягах текстових даних у глибокій архітектурі нейронної мережі.

Але як ці моделі точно розуміють людей, а також виводять людські реакції? НЛП. Підполе штучного інтелекту, яке допомагає моделям обробляти, розуміти та виводити людську мову. Зазвичай вони навчаються таким завданням, як передбачення наступного слова, що дозволяє їм будувати контекстуальні залежності, а потім мати можливість генерувати відповідні результати. Сфера НЛП має розширені програми, такі як чат-боти, підсумовування тексту тощо.

Існують певні етичні проблеми щодо LLM та їх упередженості у створенні тексту, що спонукає до подальших досліджень НЛП та його використання в програмах LLM. Незважаючи на те, що ці проблеми та виклики зараз вирішуються, з огляду на вплив моделей LLM, таких як ChatGPT, на світ – схоже, вони тут, щоб залишитися, і розуміння НЛП буде важливим.

Якщо ви хочете зрозуміти більше про LLM, вам потрібно дізнатися про НЛП. У цій статті я розповім про 5 БЕЗКОШТОВНИХ книг, які вам потрібно прочитати у 2023 році, щоб краще зрозуміти НЛП.

автори: Ден Джурафскі та Джеймс Х. Мартін

посилання: Обробка мови та мови

Написана двома професорами університету, ця книга «Опрацювання мовлення та мови» надасть вам вичерпний вступ до світу НЛП. Він розбитий на 3 розділи: фундаментальні алгоритми для НЛП, застосування НЛП та коментування лінгвістичної структури. Перший розділ важливий для початківців, щоб краще зрозуміти, що таке НЛП, його основи з прикладами, що розбивають його. Ви зустрінете низку тем, таких як семантика, синтаксис тощо.

Якщо сфера НЛП для вас нова або ви хочете перейти в цю сферу, я щиро вірю, що ця книга буде дуже корисною для навчання людини. Як пишуть професори, практичні приклади допомагають читачам зрозуміти поняття набагато краще, ніж суто теоретична книга.

автори: Крістофер Д. Меннінг і Хінріх Шютце

посилання: Основи статистичної обробки природних мов

Якщо ви фахівець із обробки даних або працюєте у світі штучного інтелекту, ви знаєте, наскільки важлива статистика для цієї галузі. Дехто вважає, що вам не потрібне глибоке розуміння галузі, однак я вважаю, що це важливо, оскільки це зробить ваш професійний шлях обробки даних набагато легшим.

Якщо у вас є хороша основа про НЛП, ви можете подумати, що наступним кроком буде вивчення алгоритмів. Перед цим ви захочете більше дізнатися про математичні основи мови. Ця книга не тільки починається з основ НЛП, вона занурюється в математичні аспекти, такі як ймовірнісні простори, теорема Байєса, дисперсія тощо.

Автор: Крістофер М. Бішоп

посилання: Розпізнавання образів і машинне навчання

Найкращий спосіб зрозуміти продуктивність моделей – це зрозуміти, як модель працює, її хід думок, розпізнавання шаблонів і чому вона видає те, що вона робить. Розпізнавання шаблонів – це процес розрізнення даних на основі встановлених критеріїв, який виконується спеціальними алгоритмами. Він дає змогу навчатися та дає можливість для вдосконалення, що робить його дуже важливим для алгоритмів машинного навчання та їх продуктивності.

Наприкінці кожного розділу є вправа, яка була вибрана, щоб краще пояснити кожну концепцію читачеві. Автор зводив математичний зміст до мінімуму, щоб допомогти читачеві краще зрозуміти, однак зазначається, що для розуміння методів розпізнавання образів і машинного навчання буде корисно добре володіти обчисленням, лінійною алгеброю та теорією ймовірностей.

Автор: Йоав Голдберг

посилання: Методи нейронної мережі в НЛП

Дивлячись на зростання НЛП, можна сказати, що нейронні мережі зіграли велику роль. Нейронні мережі забезпечили НЛП-моделі кращим розумінням людської мови, дозволивши їм передбачати слова та розділяти різні теми, які не були попередньо розглянуті під час навчання.

Ця книга не занурюється в тонкощі нейронних мереж одразу. Він починається з вивчення таких основ, як лінійні моделі, персептрони, прямого зв’язку, навчання нейронних мереж тощо. Автор використав математичний підхід для пояснення цих основних елементів разом із практичними прикладами.

автори: Совмія Ваджала, Бодхісатва Маджумдер, Анудж Гупта та Харшит Сурана

посилання: Практична обробка природної мови

Отже, ви зрозуміли мовлення та мову, ви розглянули статистичний НЛП, а потім розглянули розпізнавання образів і нейронні мережі в НЛП. Останнє, про що вам потрібно дізнатися, це практичне використання НЛП.

У цій книзі розповідається про те, як НЛП використовується в реальному світі, про конвеєр моделей НЛП, а також про текстові дані та випадки використання, такі як чат-боти, такі як ChatGPT. З цієї книги ви дізнаєтесь, як НЛП можна використовувати в різних секторах, таких як роздрібна торгівля, охорона здоров’я, фінанси тощо. З різними секторами ви зможете оцінити, як конвеєр НЛП працює для кожного, і зможете зрозуміти, як використовувати його для себе.

Ціль і зміст цієї статті полягали в тому, щоб надати вам 5 безкоштовних книг, які, на мою думку, є важливими та принесуть користь вашій кар’єрі чи навчанню в НЛП. Незважаючи на те, що я зробив це в структурованому форматі, я сподіваюся, що кожна книга відмінно від іншої підніме ваше навчання на наступний рівень.

Якщо є інші БЕЗКОШТОВНІ книги з НЛП, які, на вашу думку, були б корисні іншим, залиште їх у коментарях!

Ніша Арья є дослідником даних, позаштатним технічним автором і менеджером спільноти в KDnuggets. Вона особливо зацікавлена в наданні кар’єрних порад щодо Data Science або навчальних посібників і теоретичних знань щодо Data Science. Вона також хоче вивчити різні способи, якими штучний інтелект приносить/може підвищити тривалість людського життя. Завзято навчається, прагне розширити свої технічні знання та навички письма, водночас допомагаючи керувати іншими.