Natural Language Processing in Action: Understanding, analyzing, and generating text with Python
Эта книга представляет собой практическое руководство по обработке естественного языка (NLP) с использованием Python. Авторы последовательно проводят читателя от основ токенизации и работы с текстовыми данными до сложных нейросетевых архитектур для анализа и генерации текста.
В первой части рассматриваются фундаментальные концепции NLP: токенизация, векторизация текста (TF-IDF), семантический анализ и работа с мешками слов. Читатель научится преобразовывать неструктурированный текст в числовые векторы, пригодные для машинного обучения.
Вторая часть посвящена глубокому обучению для NLP. Подробно разбираются нейронные сети различных типов: от перцептронов и Word2vec до сверточных (CNN) и рекуррентных нейронных сетей (RNN, LSTM). Особое внимание уделяется моделям "sequence-to-sequence" и механизмам внимания (attention) — ключевым технологиям современных чат-ботов и систем машинного перевода.
Третья часть фокусируется на практических приложениях: извлечение именованных сущностей, построение диалоговых систем (чат-ботов), а также вопросы масштабирования и оптимизации NLP-пайплайнов. Книга содержит множество примеров кода, иллюстраций и практических советов по реализации рассмотренных алгоритмов.
