自然语言处理(NLP)为解决人工智能方面的问题提供了无限的机会,使Amazon Alexa和谷歌翻译等产品成为可能。如果您是NLP和深度学习的新手,那么本实用指南将向您展示如何使用PyTorch(一个基于python的深度学习库)应用这些方法。
作者Delip Rao和Brian McMahon为您提供了关于NLP和深度学习算法的坚实基础,并演示了如何使用PyTorch构建应用程序,其中包含针对您所面临问题的文本的丰富表示。每一章包括几个代码示例和插图。
https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781491978221/
当看到这些材料时,一个明显的问题可能会出现:“为什么还要写一本深度学习和自然语言处理的书呢?”一些优秀的论文已经出版,涵盖了深度学习的理论和实践方面,以及它在语言处理中的应用。然而,从我教授自然语言处理课程的经验来看,我认为,尽管这些书的质量非常好,但大多数都不是针对最有可能的读者。本书的目标读者是那些在机器学习和自然语言处理之外的领域有经验的人,并且他们的工作至少部分地依赖于对大量数据,特别是文本数据的自动化分析。这些专家可能包括社会科学家、政治科学家、生物医学科学家,甚至是对机器学习接触有限的计算机科学家和计算语言学家。
现有的深度学习和自然语言处理书籍通常分为两大阵营。第一个阵营专注于深度学习的理论基础。这对前面提到的读者肯定是有用的,因为在使用工具之前应该了解它的理论方面。然而,这些书倾向于假设一个典型的机器学习研究者的背景,因此,我经常看到没有这种背景的学生很快就迷失在这样的材料中。为了缓解这个问题,目前存在的第二种类型的书集中在机器学习从业者;也就是说,如何使用深度学习软件,而很少关注理论方面。我认为,关注实际方面同样是必要的,但还不够。考虑到深度学习框架和库已经变得相当复杂,由于理论上的误解而滥用它们的可能性很高。这个问题在我的课程中也很常见。
因此,本书旨在为自然语言处理的深度学习搭建理论和实践的桥梁。我涵盖了必要的理论背景,并假设读者有最少的机器学习背景。我的目标是让任何上过线性代数和微积分课程的人都能跟上理论材料。为了解决实际问题,本书包含了用于讨论的较简单算法的伪代码,以及用于较复杂体系结构的实际Python代码。任何上过Python编程课程的人都应该能够理解这些代码。读完这本书后,我希望读者能有必要的基础,立即开始构建真实世界的、实用的自然语言处理系统,并通过阅读有关这些主题的研究出版物来扩展他们的知识。
http://clulab.cs.arizona.edu/gentlenlp/gentlenlp-book-05172020.pdf
通过使用Python开发用例,全面了解监督学习算法您将学习监督学习概念、Python代码、数据集、最佳实践、常见问题和缺陷的解决方案,以及实现结构化、文本和图像数据集算法的实践知识。
你将从介绍机器学习开始,强调监督学习、半监督学习和非监督学习之间的区别。在接下来的章节中,你将学习回归和分类问题,它们背后的数学,像线性回归、逻辑回归、决策树、KNN、朴素贝叶斯等算法,以及像随机森林、支持向量机、梯度增强和神经网络等高级算法。提供了所有算法的Python实现。最后,您将得到一个端到端模型开发流程,包括模型的部署和维护。在阅读了Python的监督学习之后,你将会对监督学习和它的实际实现有一个广泛的理解,并且能够以一种创新的方式运行代码和扩展它。
你将学习:
这本书是给谁的
如果您是用Python编程的新手,并且正在寻找可靠的介绍,那么这本书就是为您准备的。由计算机科学教师开发,在“为绝对初学者”系列丛书通过简单的游戏创造教授编程的原则。您将获得实际的Python编程应用程序所需的技能,并将了解如何在真实场景中使用这些技能。在整个章节中,你会发现一些代码示例来说明所提出的概念。在每一章的结尾,你会发现一个完整的游戏,展示了这一章的关键思想,一章的总结,以及一系列的挑战来测试你的新知识。当你读完这本书的时候,你将非常精通Python,并且能够将你所学到的基本编程原理应用到你要处理的下一种编程语言。
对于语音计算领域的开发者来说,这是一个激动人心的时刻:谷歌上每4次搜索中就有1次是支持语音的,亚马逊Alexa刚刚超过1万个技能,WhatsApp上每天完成1亿个通话。但是你从哪里开始学习如何在这个领域编码呢?
无论您是一位经验丰富的开发人员还是刚刚起步,这本书都将指导您使用Python构建基于语音的应用程序。
介绍
这本书在保持非常务实的教导和结果导向付出很大的精力。构建聊天机器人不只是完成一个教程或遵循几个步骤,它本身就是一种技能。这本书肯定不会用大量的文本和过程让你感到无聊;相反,它采用的是边做边学的方法。到目前为止,在你的生活中,你肯定至少使用过一个聊天机器人。无论你是不是一个程序员,一旦你浏览这本书,你会发现构建模块的聊天机器人,所有的奥秘将被揭开。建立聊天机器人可能看起来很困难,但这本书将让你使它如此容易。我们的大脑不是用来直接处理复杂概念的;相反,我们一步一步地学习。当你读这本书的时候,从第一章到最后一章,你会发现事情的进展是多么的清晰。虽然你可以直接翻到任何一章,但我强烈建议你从第一章开始,因为它肯定会支持你的想法。这本书就像一个网络系列,你在读完一章之后就无法抗拒下一章的诱惑。在阅读完这本书后,你所接触到的任何聊天机器人都会在你的脑海中形成一幅关于聊天机器人内部是如何设计和构建的画面。
这本书适合谁?
这本书将作为学习与聊天机器人相关的概念和学习如何建立他们的一个完整的资源。那些将会发现这本书有用的包括: Python web开发人员希望扩大他们的知识或职业到聊天机器人开发。 学生和有抱负的程序员想获得一种新的技能通过亲身体验展示的东西,自然语言爱好者希望从头开始学习。 企业家如何构建一个聊天机器人的伟大的想法,但没有足够的技术关于如何制作聊天机器人的可行性信息。 产品/工程经理计划与聊天机器人相关项目。
如何使用这本书?
请记住,这本书的写作风格和其他书不一样。读这本书的时候要记住,一旦你完成了这本书,你就可以自己建造一个聊天机器人,或者教会别人如何建造一个聊天机器人。在像阅读其他书籍一样阅读这本书之前,务必记住以下几点:
内容概要
使用Python进行自然语言处理(NLP),学习如何设置健壮环境来执行文本分析。这第二版经历了一个重大的修改,并介绍了几个重要的变化和基于NLP的最新趋势的新主题。
您将了解如何在NLP中使用最新的、最先进的框架,以及机器学习和深度学习模型,用于Python支持的监督情感分析,以解决实际的案例研究。首先回顾Python中关于字符串和文本数据的NLP基础知识,然后讨论文本数据的工程表示方法,包括传统的统计模型和新的基于深度学习的嵌入模型。本文还讨论了解析和处理文本的改进技术和新方法。
文本摘要和主题模型已经全面修订,因此本书展示了如何在NIPS会议论文的兴趣数据集上下文中构建、调整和解释主题模型。此外,这本书涵盖了文本相似性技术与现实世界的电影推荐人的例子,以及情绪分析使用监督和非监督的技术。还有一章专门讨论语义分析,您将了解如何从头构建自己的命名实体识别(NER)系统。虽然该书的整体结构保持不变,但整个代码库、模块和章节都已更新到最新的Python 3。x版本。
你将学习
这本书是给谁的
概率图模型是机器学习中的一种技术,它使用图论的概念来简明地表示和最佳地预测数据问题中的值。
图模型为我们提供了在数据中发现复杂模式的技术,广泛应用于语音识别、信息提取、图像分割和基因调控网络建模等领域。
这本书从概率论和图论的基础开始,然后继续讨论各种模型和推理算法。所有不同类型的模型都将与代码示例一起讨论,以创建和修改它们,并在它们上运行不同的推理算法。有一整章是关于朴素贝叶斯模型和隐马尔可夫模型的。这些模型已经通过实际例子进行了详细的讨论。
你会学到什么
图模型中的示例算法 通过真实的例子来掌握朴素贝叶斯的细节 使用Python中的各种库部署PGMs 获得隐马尔可夫模型的工作细节与现实世界的例子
详细 概率图模型是机器学习中的一种技术,它使用图论的概念来简洁地表示和最佳地预测数据问题中的值。在现实问题中,往往很难选择合适的图模型和合适的推理算法,这对计算时间和精度有很大的影响。因此,了解这些算法的工作细节是至关重要的。
这本书从概率论和图论的基础开始,然后继续讨论各种模型和推理算法。所有不同类型的模型都将与代码示例一起讨论,以创建和修改它们,并在它们上运行不同的推理算法。有一个完整的章节专门讨论最广泛使用的网络朴素贝叶斯模型和隐马尔可夫模型(HMMs)。这些模型已经通过实际例子进行了详细的讨论。
风格和方法 一个易于遵循的指南,帮助您理解概率图模型使用简单的例子和大量的代码例子,重点放在更广泛使用的模型。
获得高级数据分析概念的广泛基础,并发现数据库中的最新革命,如Neo4j、Elasticsearch和MongoDB。这本书讨论了如何实现ETL技术,包括主题爬行,这是应用在诸如高频算法交易和面向目标的对话系统等领域。您还将看到机器学习概念的示例,如半监督学习、深度学习和NLP。使用Python的高级数据分析还包括时间序列和主成分分析等重要的传统数据分析技术。
读完这本书,你将对分析项目的每个技术方面都有了经验。您将了解使用Python代码的概念,并提供在您自己的项目中使用的示例。
你会学到什么
这本书是给谁看的
对数据分析领域感兴趣的数据科学家和软件开发人员。