Cuốn sách mở này cung cấp tổng quan về những tiến bộ gần đây trong lý thuyết học biểu diễn, các thuật toán và ứng dụng cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), từ nhúng từ đến các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước. Sách được chia thành bốn phần. Phần I trình bày các kỹ thuật học biểu diễn cho nhiều mục nhập ngôn ngữ, bao gồm từ, câu và tài liệu, cũng như các kỹ thuật đào tạo trước. Phần II sau đó giới thiệu các kỹ thuật biểu diễn liên quan đến NLP, bao gồm đồ thị, mục nhập liên phương thức và tính mạnh mẽ. Phần III sau đó giới thiệu các kỹ thuật biểu diễn cho kiến ​​thức có liên quan chặt chẽ với NLP, bao gồm kiến ​​thức thế giới dựa trên thực thể, kiến ​​thức ngôn ngữ dựa trên ngữ nghĩa, kiến ​​thức lĩnh vực pháp lý và kiến ​​thức lĩnh vực y sinh. Cuối cùng, Phần IV thảo luận về những thách thức còn lại và các hướng nghiên cứu trong tương lai.

Tập này khám phá và giải quyết các câu hỏi liên quan đến quyền tiếp cận công bằng để đánh giá. Nó tìm cách bắt đầu một cuộc trò chuyện giữa các học giả về thực tiễn hòa nhập trong đánh giá ngôn ngữ. Cho dù học sinh là người học ngôn ngữ thứ hai, người học ngôn ngữ di sản, người nói đa ngôn ngữ, thành viên cộng đồng, thì các tác giả trong cuốn sách này đều cung cấp các ví dụ về đánh giá không tuân theo một thiết kế phổ quát hoặc tiêu chuẩn hóa duy nhất mà là một thiết kế có thể áp dụng dựa trên nhu cầu và bối cảnh của một cộng đồng nhất định.

Cuốn sách này đề cập đến các khía cạnh khác nhau của lĩnh vực nghiên cứu và nhiều chủ đề về xử lý tín hiệu giọng nói, nhận dạng giọng nói và xử lý ngôn ngữ. Các chương được chia thành ba phần khác nhau: Mô hình tín hiệu giọng nói, Nhận dạng giọng nói và Ứng dụng.

Phân tích này đạt được thông qua nhiều nghiên cứu điển hình, phát triển các phương pháp luận mới trong các lĩnh vực như khai thác dữ liệu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và tạo ra các tập dữ liệu lấy sự kiện làm trung tâm mới được tổng hợp trong Biểu đồ tri thức sự kiện mở (OEKG), một biểu đồ tri thức lấy sự kiện làm trung tâm đa ngôn ngữ chứa hơn 1 triệu sự kiện bằng 15 ngôn ngữ.

Các chương trong phần đầu của cuốn sách đề cập đến tất cả các kỹ thuật xử lý giọng nói thiết yếu để xây dựng các hệ thống nhận dạng giọng nói tự động mạnh mẽ: biểu diễn tín hiệu giọng nói và các phương pháp trích xuất đặc trưng giọng nói, mô hình hóa âm thanh và ngôn ngữ, các thuật toán hiệu quả để tìm kiếm không gian giả thuyết, và các phương pháp tiếp cận đa phương thức trong nhận dạng giọng nói.

Cuốn sách đầu tiên này cung cấp các thực tiễn dựa trên bằng chứng về việc sử dụng các phương pháp tiếp cận dựa trên NLP để chấm điểm văn bản và giọng nói tự động, đánh giá trình độ ngôn ngữ, tạo mục được hỗ trợ bởi công nghệ, trò chơi hóa, phản hồi của người học.

Cuốn sách này cho phép người đọc có nền tảng về điện toán có thể nhanh chóng tìm hiểu về các nguyên tắc của ngôn ngữ con người và các phương pháp tính toán để xử lý nó.

Trước khi công ty OpenAI phát hành công khai chatbot ChatGPT của họ vào tháng 11 năm 2022, Robert Leib đã từng là người thử nghiệm trong sân chơi beta của OpenAI cho GPT-3, một công cụ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) mạnh mẽ -- một chatbot hay trí tuệ nhân tạo.

Mục đích của cuốn sách này không phải chủ yếu là dạy Raku mà thay vào đó là dạy nghệ thuật lập trình, sử dụng ngôn ngữ Raku. Sau khi hoàn thành cuốn sách này, hy vọng bạn có thể viết chương trình để giải quyết các vấn đề tương đối khó trong Raku, nhưng mục đích chính của tôi là dạy khoa học máy tính, lập trình phần mềm và giải quyết vấn đề thay vì chỉ dạy ngôn ngữ Raku.

Học ngôn ngữ và dịch thuật luôn là trụ cột bổ sung cho đa ngôn ngữ ở Liên minh Châu Âu. Cả hai đều bị ảnh hưởng bởi sự sẵn có ngày càng tăng của dịch máy (MT): những người học ngôn ngữ hiện sử dụng MT trực tuyến miễn phí để giúp họ hiểu và tạo văn bản bằng ngôn ngữ thứ hai, nhưng có lo ngại rằng việc sử dụng công nghệ không hiểu biết có thể làm suy yếu hiệu quả. học ngôn ngữ.