Deep Natural Language Processing

Einstieg in Word Embedding, Sequence-to-Sequence-Modelle und Transformer mit Python

Jochen Hirschle

IT & Technik

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Beschreibung zu „Deep Natural Language Processing“

- Von der logistischen Regression über Feed-Forward-Netze zu Encoder-Decoder-Modellen
- Leicht verständlich mit textbasierten Erklärungen und wenigen Formeln
- Mit Fokus auf der Verarbeitung deutschsprachiger Texte
- Ausführliche Python-Code-Erläuterungen im Buch und Jupyter Notebooks auf GitHub
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches

Das Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in Machine-Learning-Algorithmen im Allgemeinen und in die Verarbeitung von Textdaten mit Deep-Learning-Verfahren im Besonderen. Es veranschaulicht die theoretischen Konzepte bewährter und neuerer NLP-Ansätze und führt in die praktische Umsetzung ein.

Im Fokus stehen insbesondere folgende Verfahren:
• Vektorisierung von Wörtern mit Word Embedding.
• Verarbeitung von Texten mit rekurrenten und konvolutionalen neuronalen Netzen.
• Aufbau von Sequence-to-Sequence-Modellen zur Übersetzung und für Textzusammenfassungen.
• Arbeit mit der Transformers-Bibliothek und Hugging Face.

Anhand praktischer Anwendungen (Klassizierung von Texten, Rechtschreibkorrektur, Übersetzung, Frage-Antwort-System) wird gezeigt, wie sich Textdaten vorbereiten und effektive Lernmodelle mit Bibliotheken wie Transformers, TensorFlow/Keras und Scikit-Learn aufbauen, trainieren und produktiv einsetzen lassen.

Über Jochen Hirschle

Jochen Hirschle ist Wissenschaftlicher Assistent am Institut für Soziologie der Universität Innsbruck. Er hat Soziologie in Köln studiert und am Lehrstuhl für empirische Sozial- und Wirtschaftsforschung promoviert. Zwischen 2001 und 2004 arbeitete er als Projektleiter in der Marktforschung in Frankfurt/M und Aachen.


Verlag:

Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG

Veröffentlicht:

2022

Druckseiten:

ca. 310

Sprache:

Deutsch

Medientyp:

eBook


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