Хобсон

Обработка естественного языка в действии, Хобсон Л., Мария Д., 2026.

   Последние достижения в области глубокого обучения позволяют создавать приложения, с исключительной точностью распознающие текст и речь. Что в результате? Появляются чат-боты, способные вести диалог не хуже реальных людей, программы, генерирующие персонализированные бизнес-отчеты, электронные письма, новости и даже романы.
«Обработка естественного языка в действии» — это практическое руководство для разработчиков, которые хотят превратить искусственный интеллект в инструмент, способный помогать людям и понимать их. Вы узнаете, как использовать Python, PyTorch, spaCy и современные архитектуры глубокого обучения для создания приложений, использующих обработку естественного языка (NLP), научитесь создавать чат-боты и системы поиска информации, использовать генеративные модели, а также защищать пользователей от дезинформации.
Второе издание было полностью переработано, теперь вы можете узнать о трансформерах BERT и Hugging Face, тонкой настройке больших языковых моделей и многом другом.

Обработка естественного языка в действии, Хобсон Л., Ханнес Х., Коул Х., 2020.

   Последние достижения в области глубокого обучения позволяют создавать приложения, с исключительной точностью распознающие текст и речь. Что в результате? Появляются чат-боты, ведущие диалог не хуже реальных людей, программы, эффективно подбирающие резюме под заданную вакансию, развивается превосходный предиктивный поиск, автоматически генерируются аннотации документов. Благодаря новым приемам и инструментам, таким как Keras и Tensorflow, сегодня возможно как никогда просто реализовать качественную обработку естественного языка (NLP).
«Обработка естественного языка в действии» станет вашим руководством по созданию программ, способных распознавать и интерпретировать человеческий язык. В издании рассказано, как с помощью готовых пакетов на языке Python извлекать из текста смыслы и адекватно ими распоряжаться. В книге дается расширенная трактовка традиционных методов NLP. что позволит задействовать нейронные сети, современные алгоритмы глубокого обучения и генеративные приемы при решении реальных задач, таких как выявление дат и имен, составление текстов и ответов на неожиданные вопросы.