Хобсон, Ханнес, Коул: Обработка естественного языка в действии

Последние достижения в области глубокого обучения позволяют создавать приложения, с исключительной точностью распознающие текст и речь. Что в результате? Появляются чат-боты, ведущие диалог не хуже реальных людей, программы, эффективно подбирающие резюме под заданную вакансию, развивается превосходный предиктивный поиск, автоматически генерируются аннотации документов. Благодаря новым приемам и инструментам, таким как Keras и Tensorflow, сегодня возможно как никогда просто реализовать качественную обработку естественного языка (NLP).«Обработка естественного языка в действии» станет вашим руководством по созданию программ, способных распознавать и интерпретировать человеческий язык. В издании рассказано, как с помощью готовых пакетов на языке Python извлекать из текста смыслы и адекватно ими распоряжаться. В книге дается расширенная трактовка традиционных методов NLP, что позволит задействовать нейронные сети, современные алгоритмы глубокого обучения и генеративные приемы при решении реальных задач, таких как выявление дат и имен, составление текстов и ответов на неожиданные вопросы.СвернутьПоследние достижения в области глубокого обучения позволяют создавать приложения, с исключительной точностью распознающие текст и речь. Что в результате? Появляются чат-боты, ведущие диалог не хуже реальных людей, программы, эффективно подбирающие резюме под заданную вакансию, развивается превосходный предиктивный поиск, автоматически генерируются аннотации документов. Благодаря новым приемам и инструментам, таким как Keras и Tensorflow, сегодня возможно как никогда просто реализовать качественную обработку естественного языка (NLP).«Обработка естественного языка в действии» станет вашим руководством по созданию программ, способных распознавать и интерпретировать человеческий язык. В издании рассказано, как с помощью готовых пакетов на языке Python извлекать из текста смыслы и адекватно ими распоряжаться. В книге дается расширенная трактовка традиционных методов NLP, что позволит задействовать нейронные сети, современные алгоритмы глубокого обучения и генеративные приемы при решении реальных задач, таких как выявление дат и имен, составление текстов и ответов на неожиданные вопросы.СвернутьСвернуть