Последние достижения в области глубокого обучения позволяют создавать приложения, с исклю-
чительной 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.
Аннотация
Последние достижения в области глубокого обучения позволяют создавать приложения, с исклю-
чительной 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.