Cuốn sách truy cập mở này cung cấp cái nhìn tổng quan về những tiến bộ gần đây trong lý thuyết, thuật toán và ứng dụng học tập biểu diễn để xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Cuốn sách truy cập mở này cung cấp nhiều ví dụ thực hành minh họa cách điều chỉnh siêu tham số có thể được áp dụng trong thực tế và cung cấp những hiểu biết sâu sắc về cơ chế hoạt động của các phương pháp học máy (ML) và học sâu (DL). Mục đích của cuốn sách là trang bị cho người đọc khả năng đạt được kết quả tốt hơn với thời gian, chi phí, công sức và nguồn lực ít hơn đáng kể khi sử dụng các phương pháp được mô tả ở đây. Các nghiên cứu điển hình được trình bày trong cuốn sách này có thể chạy trên máy tính để bàn hoặc máy tính xách tay thông thường. Không yêu cầu cơ sở tính toán hiệu năng cao. Ý tưởng cho cuốn sách bắt nguồn từ một nghiên cứu được thực hiện bởi Bartz & Bartz GmbH cho Văn phòng Thống kê Liên bang Đức (Destatis). Dựa trên nghiên cứu đó, cuốn sách hướng tới những người thực hành trong ngành cũng như các nhà nghiên cứu, giáo viên và sinh viên trong giới học thuật.

Cuốn sách đề cập đến các hệ thống xử lý thông tin thông minh liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên, khai thác văn bản, xử lý thông tin web và công nghệ robot điều dưỡng và chăm sóc. Nó giới thiệu những xu hướng mới nhất và kết quả nghiên cứu trước đây của các nhà nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực liên quan đến xử lý thông tin tri thức, một trong những mục tiêu cuối cùng của công nghệ xử lý thông tin và cần thiết để làm cho bộ não nhân tạo trở nên hữu ích trong xã hội chúng ta.

A project-based guide to the basics of deep learning. This concise, project-driven guide to deep learning takes readers through a series of program-writing tasks that introduce them to the use of deep learning in such areas of artificial intelligence as computer vision, natural-language processing, and reinforcement learning.

Boost your NLP models with strong deep learning architectures such as CNNs and RNNs. Who this book is for Hands-on Natural Language Processing with Python is for you if you are a developer, machine learning or an NLP engineer who wants to build a deep learning application that leverages NLP techniques

This book offers a highly accessible introduction to natural language processing, the field that supports a variety of language technologies, from predictive text and email filtering to automatic summarization and translation.

If you’ve picked up this book, you’re probably aware of the exưaordinary progress that deep leam ing has represented for the íìeld of artificial intelligence in the recent past. In a mere fĩve years, we’ve gone from near-unusable image recognition and speech transcription, to superhum an períorm ance on these tasks.