Нейросетевые методы в обработке естественного языка

Доступное введение в NLP и машинное обучение для тех, кто только начинает изучение той или другой дисциплиныНейронные сети прямого распространенияРабота с данными естественного языкаОтношения между словами в контекстеЯзыковое моделированиеМоделирование деревьев с помощью рекурсивных нейронных сетейЗнакомство с предпосылками, терминологией, инструментами и методиками, необходимыми для понимания принципов, лежащих в основе нейросетевых моделей языкаПолезные и нестандартные пути применения современных технологий к задачам обработки языкаЭто классическое руководство посвящено применению нейросетевых моделей к обработке данных естественного языка (Natural Language Processing — NLP).В первой половине книги рассматриваются основы машинного обучения с учителем на лингвистических данных и применение векторных, а не символических представлений слов. Обсуждается также абстракция графа вычислений, которая позволяет легко определять и обучать произвольные нейронные сети и лежит в основе современных программных нейросетевых библиотек.Во второй части вводятся более специализированные нейросетевые архитектуры, включая одномерные сверточные сети, рекуррентные нейронные сети, модели условной генерации и модели с механизмом внимания. Эти архитектуры и методы — движущая сила современных алгоритмов машинного перевода, синтаксического анализа и многих других приложений. Наконец, обсуждаются древовидные сети, структурное предсказание и перспективы многозадачного обучения.Издание предназначено студентам вузов, а также специалистам в области машинного перевода и нейронных сетей.