Isbn Deep Learning für Natural Language Processing Buch Science Fiction Englisch Paperback 296 Seiten

Name: Isbn Deep Learning für Natural Language Processing Buch Science Fiction Englisch Paperback 296 Seiten
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Produktinformationen

Erforschen Sie die herausforderndsten Themen der natürlichen Sprachverarbeitung und lernen Sie, wie Sie diese mit modernem Deep Learning lösen können! In "Deep Learning für Natural Language Processing" finden Sie eine Fülle von NLP-Einsichten, einschließlich: Ein Überblick über NLP und Deep Learning One-hot-Textdarstellungen Worteinbettungen Modelle für textuelle Ähnlichkeit Sequentielle NLP Semantisches Rollen-Labeling Deep Memory-basiertes 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' Niveau bei Zusammenfassungen, Verbindungen herstellen und anderen Aufgaben erzielen, die Verständnis und Kontext erfordern. "Deep Learning für Natural Language Processing" zeigt die bahnbrechenden Techniken, die diese Innovationen möglich machen. Stephan Raaijmakers destilliert sein umfangreiches Wissen in nützliche Best Practices, reale Anwendungen und die inneren Abläufe der besten NLP-Algorithmen. Der Kauf des gedruckten Buches umfasst ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications. Über die Technik Deep Learning hat das Feld der natürlichen Sprachverarbeitung revolutioniert. Neuronale Netzwerke 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 ein Goldgrube an potenziellen Anwendungen. Über das Buch "Deep Learning für Natural Language Processing" lehrt Sie, wie Sie fortschrittliche NLP-Anwendungen mit Python und der Keras Deep Learning-Bibliothek erstellen. Sie lernen, modernste Tools und Techniken zu verwenden, einschließlich BERT und XLNET, Multitasking-Lernen und Deep Memory-basiertes NLP. Faszinierende Beispiele geben Ihnen praktische Erfahrungen mit einer Vielzahl von realen NLP-Anwendungen. Darüber hinaus zeigen die ausführlichen Code-Diskussionen, wie Sie jedes Beispiel genau an Ihre eigenen Bedürfnisse anpassen können! Was drin ist Verbessern Sie die Beantwortung von Fragen mit sequentiellem NLP Steigern Sie die Leistung mit linguistischem Multitasking-Lernen Interpretieren Sie die linguistische Struktur genau Beherrschen Sie mehrere Wortembedding-Techniken Über den Leser Für Leser mit mittleren Python-Kenntnissen und einem allgemeinen Wissen über NLP. Keine Erfahrung mit Deep Learning erforderlich. Über den Autor Stephan Raaijmakers ist Professor für Kommunikative Künstliche Intelligenz an der Universiteit Leiden und Senior Scientist bei der Nederlandse Organisatie voor Toegepast Natuurwetenschappelijk Onderzoek (TNO). Inhaltsverzeichnis TEIL 1 EINFÜHRUNG 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 Multitasking-Lernen 9 Transformer 10 Anwendungen von Transformern: Praktisches mit BERT

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