Isbn Deep Learning for Natural Language Processing Buch Science Fiction Englisch Taschenbuch 296 Seiten

Name: Isbn Deep Learning for Natural Language Processing Buch Science Fiction Englisch Taschenbuch 296 Seiten
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Produktinformationen

Erforschen Sie die herausforderndsten Probleme der natürlichen Sprachverarbeitung und lernen Sie, wie Sie diese mit modernem Deep Learning lösen können! In Deep Learning für natürliche Sprachverarbeitung finden Sie eine Fülle von NLP-Einblicken, darunter: Eine Übersicht über NLP und Deep Learning One-Hot-Textdarstellungen Wort-Einbettungen Modelle für textuelle Ähnlichkeit Sequenzielle NLP Semantische Rollenkategorisierung Tiefes speicherbasiertes NLP Linguistische Struktur Hyperparameter für tiefes NLP Deep Learning hat die natürliche Sprachverarbeitung auf aufregende neue Ebenen und leistungsstarke neue Anwendungen gebracht! Zum ersten Mal können Computersysteme 'menschliche' Ebenen des Zusammenfassens, des Herstellens von Verbindungen und anderer Aufgaben, die Verständnis und Kontext erfordern, erreichen. Deep Learning für natürliche Sprachverarbeitung zeigt die bahnbrechenden Techniken, die diese Innovationen ermöglichen. Stephan Raaijmakers destilliert sein umfangreiches Wissen in nützliche Best Practices, praktische Anwendungen und die inneren Abläufe der besten NLP-Algorithmen. Der Kauf des gedruckten Buches beinhaltet ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications. Über die Technologie Deep Learning hat das Gebiet der natürlichen Sprachverarbeitung transformiert. Neuronale Netze erkennen nicht nur Wörter und Phrasen, sondern auch Muster. Modelle schließen Bedeutung aus dem Kontext und bestimmen den emotionalen Ton. Leistungsstarke, auf Deep Learning basierende NLP-Modelle eröffnen eine Goldmine potenzieller Anwendungen. Über das Buch Deep Learning für natürliche Sprachverarbeitung lehrt Sie, wie Sie fortschrittliche NLP-Anwendungen mit Python und der Keras Deep Learning Bibliothek erstellen. Sie lernen, moderne Werkzeuge und Techniken wie BERT und XLNET, Multitask-Lernen und tiefes speicherbasiertes NLP zu verwenden. Faszinierende Beispiele geben Ihnen praktische Erfahrungen mit einer Vielzahl von realen NLP-Anwendungen. Darüber hinaus zeigen die detaillierten Code-Diskussionen, wie Sie jedes Beispiel genau an Ihre eigenen Bedürfnisse anpassen können! Was ist enthalten Verbesserung der Fragenbeantwortung mit sequenzieller NLP Leistungssteigerung mit linguistischem Multitask-Lernen Genaue Interpretation linguistischer Strukturen Beherrschung mehrerer Wort-Einbettungstechniken Über den Leser Für Leser mit mittleren Python-Kenntnissen und einem allgemeinen Wissen über NLP. Es sind keine Erfahrungen mit Deep Learning erforderlich. Über den Autor Stephan Raaijmakers ist Professor für Kommunikative KI an der Universität Leiden und leitender Wissenschaftler bei der niederländischen Organisation für angewandte wissenschaftliche Forschung (TNO). Inhaltsverzeichnis TEIL 1 EINLEITUNG 1 Deep Learning für NLP 2 Deep Learning und Sprache: Die Grundlagen 3 Text-Einbettungen TEIL 2 TIEFES NLP 4 Textuelle Ähnlichkeit 5 Sequenzielles NLP 6 Episodisches Gedächtnis für NLP TEIL 3 FORTGESCHRITTENE THEMEN 7 Aufmerksamkeit 8 Multitask-Lernen 9 Transformer 10 Anwendungen von Transformern: Praktisch mit BERT