Deep Natural Language Processing
Einstieg in Word Embedding, Sequence-to-Sequence-Modelle und Transformer mit Python
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- Von der logistischen Regression über Feed-Forward-Netze zu Encoder-Decoder-Modellen- Leicht verständlich mit textbasierten Erklärungen und wenigen Formeln- Mit Fokus auf der Verarbeitung deutschsprachiger Texte- Ausführliche Python-Code-Erläuterungen im Buch und Jupyter Notebooks auf GitHub- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten BuchesDas Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in Machine-Learning-Algorithmen im Allgemeinen und in die Verarbeitung von Textdaten mit Deep-Learning-Verfahren im Besonderen. Es veranschaulicht die theoretischen Konzepte be...
- Von der logistischen Regression über Feed-Forward-Netze zu Encoder-Decoder-Modellen- Leicht verständlich mit textbasierten Erklärungen und wenigen Formeln- Mit Fokus auf der Verarbeitung deutschsprachiger Texte- Ausführliche Python-Code-Erläuterungen im Buch und Jupyter Notebooks auf GitHub- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten BuchesDas Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in Machine-Learning-Algorithmen im Allgemeinen und in die Verarbeitung von Textdaten mit Deep-Learning-Verfahren im Besonderen. Es veranschaulicht die theoretischen Konzepte bewährter und neuerer NLP-Ansätze und führt in die praktische Umsetzung ein. Im Fokus stehen insbesondere folgende Verfahren:- Vektorisierung von Wörtern mit Word Embedding.- Verarbeitung von Texten mit rekurrenten und konvolutionalen neuronalen Netzen.- Aufbau von Sequence-to-Sequence-Modellen zur Übersetzung und für Textzusammenfassungen.- Arbeit mit der Transformers-Bibliothek und Hugging Face.Anhand praktischer Anwendungen (Klassizierung von Texten, Rechtschreibkorrektur, Übersetzung, Frage-Antwort-System) wird gezeigt, wie sich Textdaten vorbereiten und effektive Lernmodelle mit Bibliotheken wie Transformers, TensorFlow/Keras und Scikit-Learn aufbauen, trainieren und produktiv einsetzen lassen.
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