Neuware - Humans do a great job of reading text, identifying key ideas, summarizing, making connections, and other tasks that require comprehension and context. Recent advances in deep learning make it possible for computer systems to achieve similar results. Deep Learning for Natural Language Processing teaches you to apply deep learning methods to natural language processing (NLP) to interpret and use text effectively. In this insightful book, (NLP) expert Stephan Raaijmakers distills his extensive knowledge of the latest state-of-the-art developments in this rapidly emerging field. Key featuresAn overview of NLP and deep learning- Models for textual similarity- Deep memory-based NLP - Semantic role labeling - Sequential NLPAudienceFor those with intermediate Python skills and general knowledge of NLP. No hands-on experience with Keras or deep learning toolkits is required.About the technologyNatural language processing is the science of teaching computers to interpret and process human language. Recently, NLP technology has leapfrogged to exciting new levels with the application of deep learning, a form of neural network-based machine learningStephan Raaijmakers is a senior scientist at TNO and holds a PhD in machine learning and text analytics. He's the technical coordinator of two large European Union-funded research security-related projects. He's currently anticipating an endowed professorship in deep learning and NLP at a major Dutch university.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9781617295447

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Bibliografische Details

Titel: Deep Learning for Natural Language Processing
Verlag: Manning Publications Nov 2022
Erscheinungsjahr: 2022
Sprache: Englisch
ISBN-10: 1617295442
ISBN-13: 9781617295447
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 233 mm, H�he: 190 mm, Tiefe: 20 mm
Gewicht: 550 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Explore the most challenging issues of natural language processing, and learn how to solve them with cutting-edge deep learning!

Inside Deep Learning for Natural Language Processing you’ll find a wealth of NLP insights, including:

    An overview of NLP and deep learning
    One-hot text representations
    Word embeddings
    Models for textual similarity
    Sequential NLP
    Semantic role labeling
    Deep memory-based NLP
    Linguistic structure
    Hyperparameters for deep NLP

Deep learning has advanced natural language processing to exciting new levels and powerful new applications! For the first time, computer systems can achieve "human" levels of summarizing, making connections, and other tasks that require comprehension and context. Deep Learning for Natural Language Processing reveals the groundbreaking techniques that make these innovations possible. Stephan Raaijmakers distills his extensive knowledge into useful best practices, real-world applications, and the inner workings of top NLP algorithms.

Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications.

About the technology
Deep learning has transformed the field of natural language processing. Neural networks recognize not just words and phrases, but also patterns. Models infer meaning from context, and determine emotional tone. Powerful deep learning-based NLP models open up a goldmine of potential uses.

About the book
Deep Learning for Natural Language Processing teaches you how to create advanced NLP applications using Python and the Keras deep learning library. You’ll learn to use state-of the-art tools and techniques including BERT and XLNET, multitask learning, and deep memory-based NLP. Fascinating examples give you hands-on experience with a variety of real world NLP applications. Plus, the detailed code discussions show you exactly how to adapt each example to your own uses!

What's inside

    Improve question answering with sequential NLP
    Boost performance with linguistic multitask learning
    Accurately interpret linguistic structure
    Master multiple word embedding techniques

About the reader
For readers with intermediate Python skills and a general knowledge of NLP. No experience with deep learning is required.

About the author
Stephan Raaijmakers is professor of Communicative AI at Leiden University and a senior scientist at The Netherlands Organization for Applied Scientific Research (TNO).

Table of Contents
PART 1 INTRODUCTION
1 Deep learning for NLP
2 Deep learning and language: The basics
3 Text embeddings
PART 2 DEEP NLP
4 Textual similarity
5 Sequential NLP
6 Episodic memory for NLP
PART 3 ADVANCED TOPICS
7 Attention
8 Multitask learning
9 Transformers
10 Applications of Transformers: Hands-on with BERT

�ber die Autorin bzw. den Autor

Stephan Raaijmakers is professor of Communicative AI at Leiden University and a senior scientist (machine learning, NLP) at TNO.

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

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Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gr�ndung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisg�nstig wie m�glich ihren B�cherwunsch zu erf�llen. Unsere Firma besch�ftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine W�nsche! Auf �ber 3700 m2 Fl�che haben wir �ber 100.000 B�cher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.

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