Annotazione del linguaggio naturale per l'apprendimento automatico: Una guida alla costruzione di corpora per le applicazioni

Recensioni dei lettori

Il libro è molto apprezzato per il suo approccio informativo e diretto, in particolare nel contesto di progetti di NLP e machine learning. I lettori lo trovano educativo, utile per la creazione di applicazioni e un'ottima risorsa con indicazioni pratiche sull'annotazione e la creazione di corpus.

Informativo ed educativo, facile da seguire, fornisce indicazioni chiare sull'annotazione per la PNL, risorse preziose per i progetti di PNL, adatto sia ai principianti che agli sviluppatori esperti e offre nuove prospettive.

Alcuni lettori non sono sicuri della sua utilità per le loro esigenze specifiche e una recensione suggerisce che il contenuto può spaventare a causa della documentazione di questioni ecologiche.

(basato su 8 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Natural Language Annotation for Machine Learning: A Guide to Corpus-Building for Applications

Contenuto del libro:

Create il vostro corpus di addestramento in linguaggio naturale per l'apprendimento automatico. Se lavorate con l'inglese, il cinese o qualsiasi altra lingua naturale, questo libro pratico vi guida attraverso un ciclo di sviluppo dell'annotazione comprovato, il processo di aggiunta di metadati al vostro corpus di addestramento per aiutare gli algoritmi di ML a lavorare in modo più efficiente. Per iniziare non è necessaria alcuna esperienza di programmazione o linguistica.

Utilizzando esempi dettagliati in ogni fase, imparerete come il processo di sviluppo dell'annotazione MATTER vi aiuti a Modellare, Annotare, Piovere, Estendere, Valutare e Rivalutare il vostro corpus di addestramento. Inoltre, viene fornita una descrizione completa di un progetto di annotazione del mondo reale.

⬤ Definire un chiaro obiettivo di annotazione prima di raccogliere il set di dati (corpus).

⬤ Imparare gli strumenti per analizzare il contenuto linguistico del corpus.

⬤ Costruire un modello e delle specifiche per il progetto di annotazione.

⬤ Esaminare i diversi formati di annotazione, dall'XML di base al Linguistic Annotation Framework.

⬤ Creare un corpus gold standard che possa essere usato per addestrare e testare gli algoritmi di ML.

⬤ Selezionare gli algoritmi di ML che elaboreranno i dati annotati.

⬤ Valutare i risultati dei test e rivedere l'attività di annotazione.

⬤ Imparare a utilizzare un software leggero per l'annotazione dei testi e la valutazione delle annotazioni.

Questo libro è un compagno perfetto di Natural Language Processing with Python di O'Reilly.