Python de la base au BERT: Exercices de traitement du langage naturel - Joshua K. Cage

Merci d'avoir pris ce livre. Ce livre est une introduction au traitement du langage naturel pour les débutants en python. Le livre couvre 92 problèmes du monde réel qui vous montrent comment écrire des logiciels étonnants à partir de zéro en utilisant le traitement du langage naturel et l'apprentissage approfondi. En suivant les étapes de ce livre, vous pourrez créer votre propre logiciel qui utilise la machine neurale technologie de traduction utilisée dans le célèbre Google Translate. Pour commencer ce livre, vous n'aurez besoin que de deux choses 1) La curiosité : le désir de comprendre le fonctionnement du code source en le modifiant soi-même sur la base d'une hypothèse 2) Connaissance de base de la grammaire python : connaissance du python au niveau de la lecture et de l'écriture. L'auteur est actuellement engagé dans la recherche et le développement de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel dans un institut de recherche mondial sur la planète. A l'origine, Ce livre commence par les bases du "traitement du langage naturel" et s'appuie sur les petites choses pour aller au cœur de la technologie. Elle tente ensuite de rattraper les normes mondiales en développant les problèmes à l'aide de BERT et DistilBERT, qui a secoué la communauté de traitement du langage naturel en 2018, et en a distillé Table des matières Chapitre 1 : Traitement de texte Chapitre 2 : Commandes UNIX et pandas Chapitre 3 : Expressions régulières Chapitre 4 Vecteurs de mots Chapitre 5 : Apprentissage automatique (prétraitement) Chapitre 6 : Apprentissage automatique (régression logistique/forêt aléatoire/SVM/KNN) Chapitre 7 : Apprentissage approfondi (BERT/DistilBERT) Chapitre 8 : Traduction automatique neuronale (TNM) - Partie 1 Chapitre 9 : Traduction automatique neuronale (TNM) - Partie 2