Реклама. ООО «ЛитРес», ИНН: 7719571260.
Введение
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
В мире, где информация преображается в валовый объем текстов, обработка естественного языка (NLP) стала неотъемлемой частью нашего повседневного взаимодействия. От переписки в социальных сетях до поиска информации в сети, от автоматизированных ассистентов до перевода на другие языки, обработка текста стала не просто инструментом, а неотъемлемой частью современной культуры и бизнеса.
Все это стало возможным благодаря нейросетям – мощному инструменту искусственного интеллекта, способному анализировать, понимать и генерировать текст с удивительной точностью. Нейронные сети обрели огромное значение для обработки естественного языка, взлетев на вершину развития в этой области.
.....
X = np.array (sequences)
y = np.array (labels)
.....