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

Được xuất bản lại bởi Plato

Người theo dõi: 0

5 cuốn sách miễn phí về xử lý ngôn ngữ tự nhiên nên đọc năm 2023
Hình ảnh của Tác giả

Trước sự cường điệu xung quanh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), NLP đã được xây dựng nhưng đang phát triển trong tình trạng ẩn nấp. Bây giờ nó đã trở thành một cuộc cách mạng kể từ khi phát hành LLM như ChatGPT. LLM đã được chứng minh là có thể hiểu cũng như tạo ra văn bản giống con người. Các mô hình như ChatGPT, Google Bard, v.v. đã được đào tạo về khối lượng lớn dữ liệu văn bản trong kiến trúc mạng lưới thần kinh sâu.

Nhưng làm thế nào để những mô hình này hiểu chính xác con người, cũng như đưa ra các phản hồi giống như con người? NLP. Một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo giúp các mô hình xử lý, hiểu và xuất ra ngôn ngữ của con người. Họ thường được đào tạo về các nhiệm vụ như dự đoán từ tiếp theo, cho phép họ xây dựng các phụ thuộc theo ngữ cảnh và sau đó có thể tạo các kết quả đầu ra có liên quan. Lĩnh vực NLP có các ứng dụng nâng cao như chatbot, tóm tắt văn bản, v.v.

Có một số lo ngại về đạo đức xung quanh LLM và sự thiên vị của chúng trong việc tạo văn bản, thúc đẩy nghiên cứu sâu hơn về NLP và việc sử dụng nó trong các ứng dụng LLM. Mặc dù những mối quan tâm và thách thức này hiện đang được giải quyết, nhưng với tác động của các mô hình LLM như ChatGPT đối với thế giới – có vẻ như chúng vẫn ở đây và việc hiểu NLP sẽ là điều cần thiết.

Nếu bạn muốn hiểu thêm về LLM, bạn cần tìm hiểu về NLP. Trong bài viết này, tôi sẽ điểm qua 5 cuốn sách MIỄN PHÍ mà bạn cần đọc vào năm 2023 để hiểu rõ hơn về NLP.

tác giả: Dan Jurafsky và James H. Martin

Link: Xử lý giọng nói và ngôn ngữ

Được viết bởi hai giáo sư đại học, cuốn sách Xử lý Ngôn ngữ và Lời nói này cung cấp cho bạn phần giới thiệu toàn diện về thế giới NLP. Nó được chia thành 3 phần: Thuật toán cơ bản cho NLP, Ứng dụng NLP và Cấu trúc ngôn ngữ chú thích. Phần đầu tiên cần thiết cho người mới bắt đầu để hiểu rõ hơn về NLP là gì, nền tảng của nó với các ví dụ về nó. Bạn sẽ bắt gặp một loạt các chủ đề như ngữ nghĩa, cú pháp, v.v.

Nếu lĩnh vực NLP còn mới đối với bạn hoặc bạn muốn chuyển sang lĩnh vực này, tôi thực sự tin rằng cuốn sách này sẽ rất có ích cho việc học của một cá nhân. Vì nó được viết bởi các giáo sư, các ví dụ thực tế giúp người đọc hiểu các khái niệm tốt hơn nhiều so với một cuốn sách thuần túy lý thuyết.

tác giả: Christopher D. Manning và Hinrich Schütze

Link: Cơ sở của Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên Thống kê

Nếu bạn là một chuyên gia dữ liệu hoặc trong thế giới trí tuệ nhân tạo – bạn sẽ biết số liệu thống kê quan trọng như thế nào đối với lĩnh vực này. Một số người tin rằng bạn không yêu cầu hiểu biết cao về lĩnh vực này, tuy nhiên tôi tin rằng điều đó rất quan trọng vì nó sẽ giúp hành trình chuyên nghiệp về dữ liệu của bạn suôn sẻ hơn nhiều.

Khi đã có nền tảng tốt về lĩnh vực NLP, bạn có thể nghĩ bước tiếp theo là tìm hiểu về các thuật toán. Trước đó, bạn sẽ muốn tìm hiểu thêm về nền tảng toán học của ngôn ngữ. Cuốn sách này không chỉ bắt đầu với những kiến thức cơ bản về NLP mà còn đi sâu vào các khía cạnh toán học như không gian xác suất, định lý bayes, phương sai, v.v.

tác giả: Christopher M. Giám mục

Link: Nhận dạng mẫu và học máy

Cách tốt nhất để hiểu hiệu suất của các mô hình là hiểu cách thức hoạt động của mô hình, quá trình suy nghĩ, nhận dạng mẫu và lý do tại sao nó tạo ra những gì nó làm. Nhận dạng mẫu là quá trình phân biệt dữ liệu dựa trên một tiêu chí đã đặt được thực hiện bởi các thuật toán đặc biệt. Tính năng này cho phép học hỏi và tạo cơ hội để cải thiện, điều này rất quan trọng đối với các thuật toán máy học và hiệu suất của chúng.

Mỗi chương có một bài tập ở cuối đã được chọn để giải thích rõ hơn từng khái niệm cho người đọc. Tác giả giữ nội dung toán học ở mức tối thiểu để giúp người đọc hiểu rõ hơn, tuy nhiên lưu ý rằng sẽ rất hữu ích nếu nắm bắt tốt về giải tích, đại số tuyến tính và lý thuyết xác suất để hiểu các kỹ thuật nhận dạng mẫu và học máy.

tác giả: Yoav Goldberg

Link: Phương pháp mạng thần kinh trong NLP

Khi xem xét sự phát triển của NLP, chúng ta có thể nói rằng mạng lưới thần kinh đã đóng một vai trò quan trọng. Mạng lưới thần kinh đã cung cấp cho các mô hình NLP hiểu rõ hơn về ngôn ngữ của con người, cho phép chúng dự đoán các từ và phân chia các chủ đề khác nhau mà chúng không được xem trước trong quá trình học.

Cuốn sách này không đi sâu vào các vấn đề bên trong và bên ngoài của mạng nơ-ron ngay lập tức. Nó bắt đầu với việc học những điều cơ bản như mô hình tuyến tính, perceptron, chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu, đào tạo mạng thần kinh, v.v. Tác giả đã sử dụng phương pháp toán học để giải thích các yếu tố cơ bản này cùng với các ví dụ thực tế.

tác giả: Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder, Anuj Gupta, và Harshit Surana

Link: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên thực tế

Vì vậy, bạn đã hiểu lời nói và ngôn ngữ, bạn đã hiểu về NLP thống kê, sau đó xem xét nhận dạng mẫu và mạng lưới thần kinh trong NLP. Điều cuối cùng bạn cần tìm hiểu là ứng dụng thực tế của NLP.

Cuốn sách này trình bày cách NLP được sử dụng trong thế giới thực, hệ thống của các mô hình NLP và nhiều thông tin khác về dữ liệu văn bản và các trường hợp sử dụng, chẳng hạn như Chatbot như ChatGPT. Trong cuốn sách này, bạn sẽ tìm hiểu cách NLP có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như bán lẻ, chăm sóc sức khỏe, tài chính, v.v. Với các lĩnh vực khác nhau, bạn sẽ có thể đánh giá cách thức hoạt động của quy trình NLP cho từng lĩnh vực và có thể tìm ra cách sử dụng nó cho chính mình.

Mục đích và dòng chảy của bài viết này là cung cấp cho bạn 5 cuốn sách miễn phí mà tôi tin là cần thiết và sẽ có lợi cho sự nghiệp hoặc nghiên cứu NLP của bạn. Mặc dù tôi đã làm nó ở một định dạng cấu trúc, nhưng tôi hy vọng mỗi cuốn sách sẽ ăn ý với nhau để đưa việc học của bạn lên một tầm cao mới.

Nếu có bất kỳ cuốn sách NLP MIỄN PHÍ nào khác mà bạn tin rằng những người khác sẽ được hưởng lợi từ đó, vui lòng gửi chúng vào phần nhận xét!

Nisha Arya là Nhà khoa học dữ liệu, Nhà văn kỹ thuật tự do và Quản lý cộng đồng tại KDnuggets. Cô ấy đặc biệt quan tâm đến việc cung cấp lời khuyên hoặc hướng dẫn về nghề nghiệp Khoa học dữ liệu và kiến thức dựa trên lý thuyết về Khoa học dữ liệu. Cô ấy cũng mong muốn khám phá những cách khác nhau mà Trí tuệ nhân tạo có thể mang lại lợi ích cho tuổi thọ con người. Một người ham học hỏi, tìm cách mở rộng kiến thức công nghệ và kỹ năng viết của mình, đồng thời giúp hướng dẫn người khác.