Elaborazione del linguaggio naturale con Pytorch: Costruire applicazioni linguistiche intelligenti con l'apprendimento profondo

Recensioni dei lettori

Il libro fornisce una solida introduzione all'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e all'apprendimento profondo utilizzando Python e PyTorch, in particolare per i principianti con un certo background di programmazione. Enfatizza la codifica e gli esempi pratici, ma soffre di problemi legati alla profondità delle spiegazioni, alla qualità del codice e alla puntualità dei contenuti.

Il libro è ottimo per i principianti della PNL, in quanto offre una chiara introduzione ai concetti ed esempi pratici di codifica. Fornisce una solida base di modelli di codifica con Python e PyTorch, e gli esercizi sono semplici e facilmente accessibili attraverso un repository GitHub. Molti lettori apprezzano lo stile di scrittura conciso e la progressione senza soluzione di continuità dagli argomenti semplici a quelli avanzati.

I critici sottolineano la brevità del libro, suggerendo che manca di profondità in molte aree, fornendo solo brevi spiegazioni per lunghi esempi di codice. Alcuni hanno rilevato problemi con la qualità del codice fornito, tra cui pezzi mancanti e bug, che possono rendere frustrante l'apprendimento. Inoltre, il libro non copre i progressi più recenti della PNL, come i trasformatori e i meccanismi di attenzione, ed è considerato un po' troppo costoso rispetto al suo contenuto.

(basato su 21 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Natural Language Processing with Pytorch: Build Intelligent Language Applications Using Deep Learning

Contenuto del libro:

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) offre infinite opportunità per risolvere problemi di intelligenza artificiale, rendendo possibili prodotti come Amazon Alexa e Google Translate. Se siete sviluppatori o data scientist alle prime armi con l'NLP e il deep learning, questa guida pratica vi mostra come applicare questi metodi utilizzando PyTorch, una libreria di deep learning basata su Python.

Gli autori Delip Rao e Brian McMahon forniscono una solida base di algoritmi di NLP e deep learning e dimostrano come usare PyTorch per costruire applicazioni che coinvolgono rappresentazioni ricche di testo specifiche per i problemi che dovete affrontare. Ogni capitolo include numerosi esempi di codice e illustrazioni.

⬤ Esplorare i grafi computazionali e il paradigma dell'apprendimento supervisionato.

⬤ Padroneggiare le basi della libreria ottimizzata per la manipolazione dei tensori di PyTorch.

⬤ Ottieni una panoramica dei concetti e dei metodi tradizionali di PNL.

⬤ Imparare le idee di base per la costruzione di reti neurali.

⬤ Usare gli embeddings per rappresentare parole, frasi, documenti e altre caratteristiche.

⬤ Esplorare la predizione delle sequenze e generare modelli sequenza-sequenza.

⬤ Imparare i modelli di progettazione per la creazione di sistemi NLP di produzione.