Aноним
- Ссылка на картинку
Книга представляет собой исчерпывающее руководство по применению нейросетей в различных областях анализа текста. С этой книгой читатели отправятся в увлекательное путешествие по миру искусственного интеллекта, где они узнают о бесконечных возможностях, которые предоставляют нейронные сети.
Содержание
Глава 1: Введение в обработку естественного языка и нейросети
Определение обработки естественного языка (NLP) и её важность
Глава 2: Основы нейронных сетей для NLP
2.1. Обзор архитектур нейросетей, применяемых в NLP, включая рекуррентные и сверточные модели
2.2. Разбор работы эмбеддингов слов и их важности в NLP
Глава 3: Машинный перевод
3.1. Введение в задачу
машинного перевода и её сложности
3.2. Использование рекуррентных и трансформерных моделей для машинного перевода
3.3. Обсуждение техник обучения без учителя и многих языковых пар
Глава 4: Сентимент-анализ
4.1. Значение анализа тональности и сентимента текста
4.2. Создание датасетов для сентимент-анализа
4.3. Применение рекуррентных и сверточных нейронных сетей для определения сентимента
Глава 5: Генерация текста
5.1. Обзор задач генерации текста, включая автоматическое реферирование и создание стихов
5.2. Рассмотрение рекуррентных и генеративных моделей LSTM и GPT для генерации текста
5.3. Проблемы, связанные с качеством и связностью сгенерированного контента
Глава 6: Вопросно-ответные системы
6.1. Введение в задачу вопросно-ответных систем
6.2. Роль нейросетей в поиске и генерации ответов на вопросы
6.3. Обзор архитектур для вопросно-ответных систем, включая модели на основе внимания
Глава 7: Этические и социальные аспекты NLP и нейросетей
7.1. Обсуждение проблем прозрачности и предвзятости в NLP
7.2. Влияние автоматизации на рабочие процессы, связанные с обработкой текста
7.3. Подходы к созданию более справедливых и этичных систем обработки естественного языка
Глава 8: Будущее NLP и нейросетей
8.1. Текущие тенденции и перспективы развития NLP
8.2. Роль нейросетей в автоматизированных ассистентах, персонализированных рекомендациях и интерактивных интерфейсах
8.3. Возможности и вызовы, связанные с дальнейшим развитием NLP и нейросетей
Глава 9: Практические примеры и учебные задания
9.1. Реализация базовых моделей для различных задач NLP с использованием популярных библиотек
9.2. Учебные задания для читателей, чтобы попрактиковаться в применении нейросетей к реальным задачам NLP
Содержание
Глава 1: Введение в обработку естественного языка и нейросети
Определение обработки естественного языка (NLP) и её важность
Глава 2: Основы нейронных сетей для NLP
2.1. Обзор архитектур нейросетей, применяемых в NLP, включая рекуррентные и сверточные модели
2.2. Разбор работы эмбеддингов слов и их важности в NLP
Глава 3: Машинный перевод
3.1. Введение в задачу
3.2. Использование рекуррентных и трансформерных моделей для машинного перевода
3.3. Обсуждение техник обучения без учителя и многих языковых пар
Глава 4: Сентимент-анализ
4.1. Значение анализа тональности и сентимента текста
4.2. Создание датасетов для сентимент-анализа
4.3. Применение рекуррентных и сверточных нейронных сетей для определения сентимента
Глава 5: Генерация текста
5.1. Обзор задач генерации текста, включая автоматическое реферирование и создание стихов
5.2. Рассмотрение рекуррентных и генеративных моделей LSTM и GPT для генерации текста
5.3. Проблемы, связанные с качеством и связностью сгенерированного контента
Глава 6: Вопросно-ответные системы
6.1. Введение в задачу вопросно-ответных систем
6.2. Роль нейросетей в поиске и генерации ответов на вопросы
6.3. Обзор архитектур для вопросно-ответных систем, включая модели на основе внимания
Глава 7: Этические и социальные аспекты NLP и нейросетей
7.1. Обсуждение проблем прозрачности и предвзятости в NLP
7.2. Влияние автоматизации на рабочие процессы, связанные с обработкой текста
7.3. Подходы к созданию более справедливых и этичных систем обработки естественного языка
Глава 8: Будущее NLP и нейросетей
8.1. Текущие тенденции и перспективы развития NLP
8.2. Роль нейросетей в автоматизированных ассистентах, персонализированных рекомендациях и интерактивных интерфейсах
8.3. Возможности и вызовы, связанные с дальнейшим развитием NLP и нейросетей
Глава 9: Практические примеры и учебные задания
9.1. Реализация базовых моделей для различных задач NLP с использованием популярных библиотек
9.2. Учебные задания для читателей, чтобы попрактиковаться в применении нейросетей к реальным задачам NLP
