Описание книги
Доступное введение в NLP и машинное обучение для тех, кто только начинает изучение той или другой дисциплины
Нейронные сети прямого распространения
Работа с данными естественного языка
Отношения между словами в контексте
Языковое моделирование
Моделирование деревьев с помощью рекурсивных нейронных сетей
Знакомство с предпосылками, терминологией, инструментами и методиками, необходимыми для по-нимания принципов, лежащих в основе нейросетевых моделей языка
Полезные и нестандартные пути применения современных технологий к задачам обработки языка
Это классическое руководство посвящено применению ней-росетевых моделей к обработке данных естественного языка (Natural Language Processing - NLP).
В первой половине книги рассматриваются основы машин-ного обучения с учителем на лингвистических данных и примене-ние векторных, а не символических представлений слов. Обсужда-ется также абстракция графа вычислений, которая позволяет легко определять и обучать произвольные нейронные сети и лежит в ос-нове современных программных нейросетевых библиотек.
Во второй части вводятся более специализированные нейро-сетевые архитектуры, включая одномерные сверточные сети, ре-куррентные нейронные сети, модели условной генерации и модели с механизмом внимания. Эти архитектуры и методы - движущая сила современных алгоритмов машинного перевода, синтаксиче-ского анализа и многих других приложений. Наконец, обсуждаются древовидные сети, структурное предсказание и перспективы многозадачного обучения.
Издание предназначено студентам вузов, а также специали-стам в области машинного перевода и нейронных сетей.