Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
📚 5 Free Books on Natural Language Processing to Read in 2023
5 великолепных бесплатных книг по NLP, актуальных в 2023 году.
1. Speech and Language Processing
Authors: Dan Jurafsky and James H. Martin
Книга, написанная двумя профессорами Стэнфордского университета, по обработке речи и языка содержит исчерпывающее введение в мир НЛП. Она разбита на 3 раздела: Фундаментальные алгоритмы для НЛП, Приложения НЛП и Аннотирование лингвистической структуры.
2. Foundations of Statistical Natural Language Processing
Authors: Christopher D. Manning and Hinrich Schütze
Эта книга начинает с основ НЛП и постепенно погружает вас в математические аспекты, неодходимые для обработки естественного языка, такие как вероятностные пространства, теорема Байеса, дисперсия и многие другие.
3. Pattern Recognition and Machine Learning
Author: Christopher M. Bishop
Это детальное введение в область распознавания образов и машинного обучения.В конце каждой главы есть упражнение, подобранное таким образом, чтобы лучше объяснить читателю каждую концепцию.
4. Neural Network Methods in Natural Language Processing
Author: Yoav Goldberg
Книга начинается с изучения основ, таких как линейные модели, перцептроны, feed-forward, обучение нейронных сетей и тд. Автор использовал математический подход для объяснения этих фундаментальных элементов вместе с практическими примерами.
5. Practical Natural Language Processing
В этой книге рассказывается о том, как НЛП используется в реальном мире, о конвейере моделей НЛП, а также о текстовых данных и примерах использования, таких как чат-боты типа ChatGPT. В этой книге вы узнаете, как НЛП может быть использовано в различных отраслях, таких как розничная торговля, здравоохранение, финансы и др.Вы сможете узнать, как работает конвейер НЛП в каждой из областей, и понять, как использовать его в работе.
ai_machinelearning_big_data
5 великолепных бесплатных книг по NLP, актуальных в 2023 году.
1. Speech and Language Processing
Authors: Dan Jurafsky and James H. Martin
Книга, написанная двумя профессорами Стэнфордского университета, по обработке речи и языка содержит исчерпывающее введение в мир НЛП. Она разбита на 3 раздела: Фундаментальные алгоритмы для НЛП, Приложения НЛП и Аннотирование лингвистической структуры.
2. Foundations of Statistical Natural Language Processing
Authors: Christopher D. Manning and Hinrich Schütze
Эта книга начинает с основ НЛП и постепенно погружает вас в математические аспекты, неодходимые для обработки естественного языка, такие как вероятностные пространства, теорема Байеса, дисперсия и многие другие.
3. Pattern Recognition and Machine Learning
Author: Christopher M. Bishop
Это детальное введение в область распознавания образов и машинного обучения.В конце каждой главы есть упражнение, подобранное таким образом, чтобы лучше объяснить читателю каждую концепцию.
4. Neural Network Methods in Natural Language Processing
Author: Yoav Goldberg
Книга начинается с изучения основ, таких как линейные модели, перцептроны, feed-forward, обучение нейронных сетей и тд. Автор использовал математический подход для объяснения этих фундаментальных элементов вместе с практическими примерами.
5. Practical Natural Language Processing
В этой книге рассказывается о том, как НЛП используется в реальном мире, о конвейере моделей НЛП, а также о текстовых данных и примерах использования, таких как чат-боты типа ChatGPT. В этой книге вы узнаете, как НЛП может быть использовано в различных отраслях, таких как розничная торговля, здравоохранение, финансы и др.Вы сможете узнать, как работает конвейер НЛП в каждой из областей, и понять, как использовать его в работе.
ai_machinelearning_big_data