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在围绕大型语言模型 (LLM) 进行大肆宣传之前,NLP 正在构建,但进展却处于潜伏状态。 现在,自从 ChatGPT 等法学硕士的发布以来,它已经发生了革命性的变化。 法学硕士已被证明能够理解并生成类似人类的文本。 ChatGPT、Google Bard 等模型已经在深度神经网络架构内的大量文本数据上进行了训练。
但这些模型如何准确地理解人类,并输出类似人类的反应呢? 自然语言处理。 人工智能的一个子领域,帮助模型处理、理解和输出人类语言。 他们通常接受下一个单词预测等任务的培训,这使他们能够建立上下文依赖关系,然后能够生成相关输出。 NLP 领域拥有聊天机器人、文本摘要等高级应用。
法学硕士及其在文本生成方面的偏见存在一些道德问题,引发了对 NLP 及其在法学硕士应用中的使用的进一步研究。 尽管这些担忧和挑战目前正在得到解决,但随着 ChatGPT 等 LLM 模型对世界的影响,它们似乎将继续存在,并且理解 NLP 将至关重要。
如果你想了解更多关于LLM的知识,你需要学习NLP。 在本文中,我将介绍 5 年您需要阅读的 2023 本免费书籍,以更好地掌握 NLP。
作者: 丹·尤拉夫斯基和詹姆斯·H·马丁
链接: 语音和语言处理
这本语音和语言处理书籍由两位大学教授撰写,为您提供了 NLP 世界的全面介绍。 它分为 3 个部分:NLP 基本算法、NLP 应用和注释语言结构。 第一部分对于初学者更好地理解 NLP 是什么、它的基础以及分解它的例子至关重要。 您将遇到一系列主题,例如语义、语法等。
如果你对NLP领域是陌生的或者你想过渡到这个领域,我坚信这本书对个人的学习将会非常有益。 由于它是由教授撰写的,因此与纯粹的理论书籍相比,实际示例可以帮助读者更好地理解概念。
作者: 克里斯托弗·曼宁 (Christopher D. Manning) 和辛里希·许茨 (Hinrich Schütze)
链接: 统计自然语言处理的基础
如果您是数据专业人士,或者在人工智能领域,您就会知道统计对该领域有多么重要。 有些人认为您不需要对该行业有很高的了解,但我认为这很重要,因为它将使您的数据专业之旅更加顺利。
当你对 NLP 领域有了很好的基础时,你可能会认为下一步就是学习算法。 在此之前,您需要了解更多有关语言的数学基础的知识。 本书不仅从 NLP 的基础知识开始,还深入探讨了概率空间、贝叶斯定理、方差等数学方面。
作者: 克里斯托弗·M·毕肖普
链接: 模式识别与机器学习
了解模型性能的最佳方法是了解模型的工作原理、其思路、模式识别以及其输出结果的原因。 模式识别是根据特殊算法执行的设定标准来区分数据的过程。它支持学习并留有改进的空间,这对于机器学习算法及其性能非常重要。
每章末尾都有一个练习,选择该练习是为了更好地向读者解释每个概念。 作者将数学内容保持在最低限度,以帮助读者更好地理解,但值得注意的是,充分掌握微积分、线性代数和概率论将有助于理解模式识别和机器学习技术。
作者: 约夫·戈德堡
链接: NLP 中的神经网络方法
当审视 NLP 的发展时,我们可以说神经网络发挥了重要作用。 神经网络使 NLP 模型能够更好地理解人类语言,使它们能够预测单词并划分在学习过程中未预览到的不同主题。
本书不会立即深入探讨神经网络的细节。 首先学习线性模型、感知器、前馈、神经网络训练等基础知识。 作者使用数学方法并结合实际例子来解释这些基本要素。
作者: Sowmya Vajjala、Bodhisattwa Majumder、Anuj Gupta 和 Harshit Surana
链接: 实用自然语言处理
您已经了解了语音和语言,了解了统计 NLP,然后了解了 NLP 中的模式识别和神经网络。 您需要了解的最后一件事是 NLP 的实际使用。
本书介绍了 NLP 在现实世界中的使用方式、NLP 模型的流程,以及有关文本数据和用例的更多信息,例如 ChatGPT 等聊天机器人。 在本书中,您将了解如何将 NLP 用于零售、医疗保健、金融等各个领域。 对于不同的领域,您将能够衡量 NLP 管道如何在每个领域发挥作用,并能够弄清楚如何为自己使用它。
本文的目的和流程是为您提供 5 本免费书籍,我认为这些书籍是必不可少的,并且将有益于您的 NLP 职业或学习。 尽管我是以结构形式进行的,但我希望每本书都能相互借鉴,使您的学习更上一层楼。
如果您认为其他人会从中受益的任何其他免费 NLP 书籍,请在评论中留言!
妮莎·艾莉亚 是 KDnuggets 的数据科学家、自由技术作家和社区经理。 她对提供数据科学职业建议或教程以及围绕数据科学的理论知识特别感兴趣。 她还希望探索人工智能是/可以有益于人类长寿的不同方式。 一个敏锐的学习者,寻求拓宽她的技术知识和写作技巧,同时帮助指导他人。
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