Przetwarzanie języka naturalnego w praktyce. Przewodnik po budowie rzeczywistych systemów NLP - ebook
Format ebooka:
MOBI
Format
MOBI
czytaj
na czytniku
czytaj
na tablecie
czytaj
na smartfonie
Jeden z najczęściej wybieranych formatów wśród czytelników
e-booków. Możesz go odczytać na czytniku Kindle oraz na smartfonach i
tabletach po zainstalowaniu specjalnej aplikacji. Więcej informacji
znajdziesz w dziale Pomoc.
Multiformat
E-booki w Virtualo.pl dostępne są w opcji multiformatu.
Oznacza to, że po dokonaniu zakupu, e-book pojawi się na Twoim koncie we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego tytułu.
Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na karcie produktu.
Format
PDF
czytaj
na laptopie
czytaj
na tablecie
Format e-booków, który możesz odczytywać na tablecie oraz
laptopie. Pliki PDF są odczytywane również przez czytniki i smartfony,
jednakze względu na komfort czytania i brak możliwości skalowania
czcionki, czytanie plików PDF na tych urządzeniach może być męczące dla
oczu. Więcej informacji znajdziesz w dziale Pomoc.
Multiformat
E-booki w Virtualo.pl dostępne są w opcji multiformatu.
Oznacza to, że po dokonaniu zakupu, e-book pojawi się na Twoim koncie we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego tytułu.
Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na karcie produktu.
Format
EPUB
czytaj
na czytniku
czytaj
na tablecie
czytaj
na smartfonie
Jeden z najpopularniejszych formatów e-booków na świecie.
Niezwykle wygodny i przyjazny czytelnikom - w przeciwieństwie do formatu
PDF umożliwia skalowanie czcionki, dzięki czemu możliwe jest dopasowanie
jej wielkości do kroju i rozmiarów ekranu. Więcej informacji znajdziesz
w dziale Pomoc.
Multiformat
E-booki w Virtualo.pl dostępne są w opcji multiformatu.
Oznacza to, że po dokonaniu zakupu, e-book pojawi się na Twoim koncie we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego tytułu.
Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na karcie produktu.
Multiformat
E-booki sprzedawane w księgarni Virtualo.pl dostępne są w opcji
multiformatu - kupujesz treść, nie format. Po dodaniu e-booka do koszyka
i dokonaniu płatności, e-book pojawi się na Twoim koncie w Mojej
Bibliotece we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego
tytułu. Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na
karcie produktu przy okładce. Uwaga: audiobooki nie są objęte opcją
multiformatu.
czytaj
na laptopie
Pliki PDF zabezpieczone watermarkiem możesz odczytać na dowolnym
laptopie po zainstalowaniu czytnika dokumentów PDF. Najpowszechniejszym
programem, który umożliwi odczytanie pliku PDF na laptopie, jest Adobe
Reader. W zależności od potrzeb, możesz zainstalować również inny
program - e-booki PDF pod względem sposobu odczytywania nie różnią
niczym od powszechnie stosowanych dokumentów PDF, które odczytujemy
każdego dnia.
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu
w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale
Pomoc.
czytaj
na tablecie
Aby odczytywać e-booki na swoim tablecie musisz zainstalować specjalną
aplikację. W zależności od formatu e-booka oraz systemu operacyjnego,
który jest zainstalowany na Twoim urządzeniu może to być np. Bluefire
dla EPUBa lub aplikacja Kindle dla formatu MOBI.
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu
w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale
Pomoc.
czytaj
na czytniku
Czytanie na e-czytniku z ekranem e-ink jest bardzo wygodne i nie męczy
wzroku. Pliki przystosowane do odczytywania na czytnikach to przede
wszystkim EPUB (ten format możesz odczytać m.in. na czytnikach
PocketBook) i MOBI (ten fromat możesz odczytać m.in. na czytnikach Kindle).
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu
w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale
Pomoc.
czytaj
na smartfonie
Aby odczytywać e-booki na swoim smartfonie musisz zainstalować specjalną
aplikację. W zależności od formatu e-booka oraz systemu operacyjnego,
który jest zainstalowany na Twoim urządzeniu może to być np. iBooks dla
EPUBa lub aplikacja Kindle dla formatu MOBI.
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu
w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale
Pomoc.
Przetwarzanie języka naturalnego w praktyce. Przewodnik po budowie rzeczywistych systemów NLP - ebook
Systemy przetwarzania języka naturalnego charakteryzuje złożoność i unikatowość. Większość podręczników ogranicza się do omówienia problematyki NLP na uproszczonych przykładach i dobrze zdefiniowanych zbiorach danych. Zawarta w nich wiedza jednak nie wystarczy, aby rozwiązać pojawiające się problemy, a następnie zbudować i wdrożyć rzeczywistą aplikację opartą na NLP, z uwzględnieniem specyfiki danej branży i z poszanowaniem najlepszych praktyk.
Książka jest adresowana do wszystkich, którzy chcą budować, rozwijać i skalować systemy NLP w środowisku biznesowym, a także dostosowywać je do swojej branży. Opisuje tworzenie rzeczywistych aplikacji NLP. Omawia pełny cykl życia typowego projektu NLP, od zbierania danych po wdrożenie i monitorowanie modelu. Przedstawia studia przypadków i przewodniki dziedzinowe, pozwalające na zbudowanie systemu NLP od podstaw. Wyczerpująco wyjaśnia, w jaki sposób adaptować rozwiązania do potrzeb różnych branż, takich jak opieka zdrowotna, handel detaliczny i media społecznościowe. Prezentuje szeroką gamą zadań, od klasyfikacji tekstu poprzez odpowiadanie na pytania po ekstrahowanie informacji i systemy dialogowe. Poszczególne zagadnienia są zilustrowane fragmentami kodu, ułatwiającymi zrozumienie logiki omawianych systemów.
W książce między innymi:
- najważniejsze koncepcje związane z NLP
- implementowanie aplikacji NLP z wykorzystaniem uczenia maszynowego
- dostrajanie rozwiązań NLP do konkretnych problemów biznesowych
- skuteczne techniki wydawania, wdrażania i rozwijania systemów NLP
- najlepsze praktyki i strategie NLP dla liderów biznesowych
Spis treści
Słowo wstępne
Przedmowa
CZĘŚĆ I. Podstawy
- 1. NLP - elementarz
- NLP w rzeczywistym świecie
- Zadania NLP
- Czym jest język?
- Podstawowe elementy języka
- Dlaczego NLP jest trudnym wyzwaniem?
- Uczenie maszynowe, uczenie głębokie i NLP - przegląd
- Podejścia do NLP
- NLP oparte na heurystyce
- Uczenie maszynowe w NLP
- Uczenie głębokie w NLP
- Dlaczego uczenie głębokie nie jest jeszcze "srebrną kulą" NLP?
- Przewodnik po NLP - agenty konwersacyjne
- Podsumowanie
- Bibliografia
- NLP w rzeczywistym świecie
- 2. Potok NLP
- Pozyskiwanie danych
- Ekstrakcja i oczyszczanie tekstu
- Parsowanie i oczyszczanie HTML-a
- Normalizacja Unikodu
- Poprawianie pisowni
- Poprawianie błędów specyficzne dla systemu
- Przetwarzanie wstępne
- Czynności wstępne
- Częste czynności
- Inne czynności
- Przetwarzanie zaawansowane
- Inżynieria cech
- Klasyczny potok NLP/ML
- Potok DL
- Modelowanie
- Zacznij od prostej heurystyki
- Budowanie modelu
- Budowanie ostatecznego modelu
- Ewaluacja
- Ewaluacja wewnętrzna
- Ewaluacja zewnętrzna
- Fazy następujące po modelowaniu
- Wdrażanie
- Monitorowanie
- Aktualizowanie modelu
- Praca z innymi językami
- Studium przypadku
- Podsumowanie
- Bibliografia
- 3. Reprezentacja tekstu
- Modele przestrzeni wektorowej
- Proste metody wektoryzacji
- Kodowanie one-hot
- Worek słów
- Worek n-gramów
- TF-IDF
- Reprezentacje rozproszone
- Osadzenia słów
- Ponad słowa
- Reprezentacje rozproszone na poziomach wyższych niż słowa i znaki
- Uniwersalne reprezentacje tekstu
- Wizualizacja osadzeń
- Ręcznie utworzone reprezentacje cech
- Podsumowanie
- Bibliografia
CZĘŚĆ II. Niezbędnik
- 4. Klasyfikacja tekstu
- Zastosowania
- Potok budowania systemów klasyfikacji tekstu
- Prosty klasyfikator bez potoku klasyfikacji tekstu
- Używanie istniejących interfejsów API do klasyfikacji tekstu
- Jeden potok, wiele klasyfikatorów
- Naiwny klasyfikator bayesowski
- Regresja logistyczna
- Maszyna wektorów nośnych
- Osadzenia neuronowe w klasyfikacji tekstu
- Osadzenia słów
- Osadzenia podsłów i fastText
- Osadzenia dokumentów
- Uczenie głębokie w klasyfikacji tekstu
- Sieci CNN do klasyfikacji tekstu
- Sieci LSTM do klasyfikacji tekstu
- Klasyfikacja tekstu z wykorzystaniem dużych, wstępnie wytrenowanych modeli językowych
- Interpretacja modeli klasyfikacji tekstu
- Wyjaśnianie prognoz klasyfikatora za pomocą Lime'a
- Uczenie się bez danych lub na mniejszej ilości danych i adaptowanie modeli do nowych dziedzin
- Brak danych treningowych
- Mało danych treningowych - nauka aktywna i adaptacja dziedzinowa
- Studium przypadku - obsługa zgłoszeń problemów
- Praktyczne rady
- Podsumowanie
- Bibliografia
- 5. Ekstrakcja informacji
- Zastosowania IE
- Zadania IE
- Ogólny potok IE
- Ekstrakcja fraz kluczowych
- Implementowanie KPE
- Praktyczne rady
- Rozpoznawanie nazwanych encji
- Budowanie systemu NER
- NER z wykorzystaniem istniejącej biblioteki
- NER z wykorzystaniem nauki aktywnej
- Praktyczne rady
- Ujednoznacznianie i łączenie nazwanych encji
- NEL z wykorzystaniem Azure API
- Ekstrakcja relacji
- Podejścia do RE
- RE z wykorzystaniem Watson API
- Inne zaawansowane zadania IE
- Ekstrakcja informacji temporalnych
- Ekstrakcja zdarzeń
- Uzupełnianie szablonów
- Studium przypadku
- Podsumowanie
- Bibliografia
- 6. Czatboty
- Zastosowania
- Prosty bot FAQ
- Taksonomia czatbotów
- Dialog ukierunkowany na cel
- Pogawędki
- Potok budowania systemów dialogowych
- Szczegóły systemu dialogowego
- Czatbot PizzaStop
- Szczegółowa analiza komponentów systemu dialogowego
- Klasyfikacja aktu dialogowego
- Identyfikacja slotów
- Generowanie odpowiedzi
- Systemy dialogowe z przykładami kodu
- Inne potoki dialogowe
- Podejście kompleksowe
- Generowanie dialogu poprzez uczenie głębokie ze wzmocnieniem
- Człowiek w pętli
- Rasa NLU
- Studium przypadku - polecanie przepisów
- Korzystanie z istniejących platform
- Czatboty generatywne o strukturze otwartej
- Podsumowanie
- Bibliografia
- Zastosowania
- 7. Tematy w skrócie
- Wyszukiwanie i zwracanie informacji
- Komponenty wyszukiwarki
- Typowy potok wyszukiwarki korporacyjnej
- Budowanie wyszukiwarki - przykład
- Studium przypadku - wyszukiwarka dla księgarni
- Modelowanie tematyczne
- Trenowanie modelu tematycznego - przykład
- Co dalej?
- Streszczanie tekstu
- Zastosowania streszczania
- Konfigurowanie narzędzia streszczającego - przykład
- Praktyczne rady
- Systemy rekomendujące dane tekstowe
- Tworzenie systemu rekomendacji książek - przykład
- Praktyczne rady
- Tłumaczenie maszynowe
- Używanie interfejsu API do tłumaczenia maszynowego - przykład
- Praktyczne rady
- Systemy odpowiadania na pytania
- Budowanie własnego systemu odpowiadania na pytania
- Poszukiwanie głębszych odpowiedzi
- Podsumowanie
- Bibliografia
- Wyszukiwanie i zwracanie informacji
CZĘŚĆ III. Praktyka
- 8. Media społecznościowe
- Aplikacje
- Unikatowe wyzwania
- Przetwarzanie języka naturalnego w danych społecznościowych
- Chmura wyrazowa
- Jonizator SMTD
- Popularne tematy
- Odczucia użytkowników Twittera
- Wstępne przetwarzanie danych SMTD
- Reprezentacja tekstu w SMTD
- Obsługa klienta w kanałach społecznościowych
- Memy i fake newsy
- Identyfikowanie memów
- Fake newsy
- Podsumowanie
- Bibliografia
- 9. E-commerce i handel detaliczny
- Katalog e-commerce
- Analiza recenzji
- Wyszukiwanie produktów
- Rekomendacje produktów
- Wyszukiwanie w e-commerce
- Budowanie katalogu e-commerce
- Ekstrakcja atrybutów
- Kategoryzacja i taksonomia produktów
- Wzbogacanie produktów
- Deduplikacja i dopasowywanie produktów
- Analiza recenzji
- Analiza odczuć
- Aspektowa analiza odczuć
- Łączenie ocen ogólnych z aspektami
- Rozumienie aspektów
- Rekomendacje w e-commerce
- Studium przypadku - produkty substytucyjne i komplementarne
- Podsumowanie
- Bibliografia
- Katalog e-commerce
- 10. Opieka zdrowotna, finanse i prawo
- Opieka zdrowotna
- Dokumentacja zdrowotna i medyczna
- Ustalanie priorytetów i rozliczanie pacjentów
- Nadzór farmakologiczny
- Systemy wspomagania decyzji klinicznych
- Asystenty zdrowotne
- Elektroniczna dokumentacja medyczna
- Monitorowanie zdrowia psychicznego
- Ekstrakcja i analiza informacji medycznych
- Finanse i prawo
- Zastosowania NLP w finansach
- NLP w krajobrazie prawnym
- Podsumowanie
- Bibliografia
- Opieka zdrowotna
CZĘŚĆ IV. Synteza
- 11. Kompleksowy proces NLP
- Powrót do potoku NLP - wdrażanie oprogramowania NLP
- Przykładowy scenariusz
- Budowanie i utrzymywanie dojrzałego systemu
- Znajdowanie lepszych cech
- Iteracyjne rozwijanie istniejących modeli
- Odtwarzalność kodu i modelu
- Rozwiązywanie problemów i interpretowalność
- Monitorowanie
- Minimalizowanie długu technicznego
- Automatyzacja uczenia maszynowego
- Proces data science
- Proces KDD
- Proces Microsoft Team Data Science
- Droga do sukcesu AI w Twojej organizacji
- Zespół
- Właściwy problem i właściwe oczekiwania
- Dane i czas
- Dobry proces
- Inne aspekty
- Spojrzenie poza horyzont
- Ostatnie słowa
- Bibliografia
- Powrót do potoku NLP - wdrażanie oprogramowania NLP
Skorowidz
| Kategoria: | Informatyka |
| Zabezpieczenie: |
Watermark
|
| ISBN: | 978-83-8322-727-6 |
| Rozmiar pliku: | 23 MB |
