MEAP 搶鮮電子書 – Deep Learning for Natural Language Processing

Contents

書籍簡介

提供對主題的全面處理，並將為讀者提供準確、及時的資訊與實踐經驗
Philippe Van Bergen

人類在閱讀文字、看出重要概念、總結、關聯以及其他需要理解和背景推論的任務做得很好。深度學習的最新進展使得電腦系統可以實現類似的結果。“Deep Learning for Natural Language Processing” 教你將深度學習方法應用於自然語言處理（NLP）以有效地解釋和使用文字。在這本富有洞察力的書中，NLP 專家 Stephan Raaijmakers 在這個迅速崛起的領域中提煉了他對最新技術發展的廣泛了解。通過詳細的指導和豐富的程式碼範例，你將探索最具挑戰性的 NLP 問題，並學習如何通過深度學習解決它們！

關於這個技術

自然語言處理是教授電腦解釋和處理人類語言的科學。最近，隨著深度學習（一種基於神經網路的機器學習形式）的應用，NLP 技術已經躍升至令人興奮的新水平。這些突破，包括識別模式( recognizing patterns )，從背景推斷意義，以及確定情緒基調，從根本上改善了現代日常便利，如網路搜尋、社交媒體資訊餵入以及與語音助理的互動。他們也正在改變商業世界！

非結構化文字資料的金礦已經存在，很大程度上尚未開發，因為它不遵循任何預定義的格式。 NLP 憑藉其令人印象深刻的掃描關鍵詞和短語以及辨別情緒和偏好的能力，準備征服這些資料。隨著大數據趨勢持續發展，利用 NLP 受益的機會將越來越豐盛，因為許多努力正在讓資料對使用者越來越友善。更重要的是，這款改變遊戲規則的技術可與你的商業應用程式完美配合，提供自動摘要的潛力，具有近乎人類回應的聊天機器人，以及深得人心的搜尋體驗。當深度學習遇到自然語言處理時，這一切都可能發生！

關於這本書

自然語言處理的深度學習教會你將最先進的深度學習方法應用於自然語言處理任務。你將學習關鍵的 NLP 概念，如神經詞嵌入( neural word embeddings )、自動編碼器( auto-encoders )、詞性標註( part-of-speech tagging)、解析( parsing )和語義推理( semantic inference )。

然後，你將深入探討進階主題，包括基於深度記憶的 NLP、語言結構和深度 NLP 的超參數。在此過程中，你將學習新興的最佳實踐並獲得大量範例的實踐經驗，這些範例都是用 Python 和強大的 Keras 程式庫( library )編寫的。當你讀完這本寶貴的書時，你將會用尖端的深度學習技巧解決各種各樣的 NLP 問題！

書籍內容包含

NLP 和深度學習概述
one-hot 文字表示( One-hot text representations )
Word 嵌入
文本( textual )相似性的模型
順序 NLP (Sequential NLP)
語義角色標記(Semantic role labeling)
深度基於記憶的 NLP
語言結構
深度 NLP 的超參數

目標讀者

對於那些具有中級 Python 技能和 NLP 一般知識的人。無需有使用 Keras 或深度學習工具包的實踐經驗。

關於作者

Stephan Raaijmakers是 TNO 的資深科學家，擁有機器學習和文字分析博士學位。他是兩個由歐盟資助的大型研究安全相關專案的技術協調員。他目前正在期待荷蘭一所大學的深度學習和 NLP 的教授職位。

關於 MEAP 搶鮮電子書

一本書可能需要一年或更長的時間才能寫出來，那麼你今天如何學習熱門新技術？答案是MEAP，即 Manning Early Access 計劃。在 MEAP 中，你可以逐次閱讀章節方式閱讀一本書當書還在進行撰寫中，一旦完成，即可獲得最終的電子書。 如果你預訂實體書籍，你必須在上架到商店之前等很久。更詳細的 MEAP 請參考 https://www.manning.com/meap-program