10 бесплатных ресурсов для обучения обработке естественного языка



Книга 10 бесплатных ресурсов для обучения обработке естественного языка

Аббревиатура NLP (Natural Language Processing) в переводе на русский язык означает “обработка естественного языка”. Эта область знаний, объединяющая в себе лингвистику, компьютерные науки и искусственный интеллект, нацелена на то, чтобы машины могли извлекать смыслы, делать выводы и строить прогнозы на основе текстовых данных.

Большинство современных организаций собирают большое количество текстовых данных от своих клиентов и производимых бизнес-операций в виде электронных писем, сообщений в чате, телефонных звонков и прочих форм взаимодействия. Эти данные могут иметь неоценимое значение для более глубокого понимания проблем, с которыми сталкиваются клиенты. Интерпретация этих данных поможет решить некоторые из этих проблем, а также автоматизировать и оптимизировать бизнес-процессы, с которыми сталкиваются клиенты.

Поэтому тем, кто занимается анализом данных, крайне важно разбираться в обработке естественного языка. Поскольку это высокоспециализированная область знаний, требующая особого набора методов, она не всегда охватывается общим курсом обучения искусственному интеллекту.

В этой статье я хочу поделиться своими любимыми бесплатными онлайн-ресурсами, обучающими обработке естественного языка.

1. Введение в обработку естественного языка

Introduction to NLP — Free Course

Этот краткий курс от Шивама Бансала — отличное введение в область NLP. В нем вы найдете серию видеолекций и упражнений, основанных на языке Python и охватывающих регулярные выражения, обработку и классификацию текстов. Заканчивается курс руководством по созданию вашей первой элементарной модели машинного обучения на основе текста. Кроме того, вам предоставляется возможность сдать мини-экзамен, чтобы получить сертификат об окончании курса.

2. Учебное пособие от Лондонского университета

Это 100-страничное учебное пособие от Лондонского университета является хорошо изложенным введением в теорию машинной обработки первичных данных, их интерпретации и анализа. Основные его разделы:

  • Доступ к текстовым корпусам и лексическим ресурсам.
  • Обработка первичного текста.
  • Категоризация и маркировка данных
  • Извлечение информации из текста.
  • Анализ структуры предложения.

3. Потрясающая NLP

keon/awesome-nlp

Потрясающая NLP — это репозиторий Github, содержащий огромный перечень специально отобранных ресурсов, касающихся вопросов обработки естественного языка. Здесь вы найдете широкий спектр различных источников информации, включая учебные пособия, библиотеки, наборы данных, исследовательские работы и книги.

4. Стэнфордские лекции по обработке естественного языка с глубоким обучением

Этот плейлист Youtube содержит серию лекций зимнего курса Стэнфордского университета 2019 года по обработке естественного языка с глубоким обучением. Это действительно полезное введение в область применения моделей нейронных сетей для решения задач NLP.

Все слайды, видео, конспекты лекций и задания курса также можно найти в этом репозитории github.

5. NLP с pytorch

joosthub/PyTorchNLPBook

Pytorch — фреймворк глубокого обучения, идеально подходящий для разработки моделей, основанных на NLP. Этот репозиторий является дополнением к книге ”Обработка естественного языка с помощью PyTorch: создание интеллектуальных языковых приложений с использованием глубокого обучения” Делипа Рао и Брайана МакМаана. Он содержит примеры записных книжек, наборов данных и заметок.

Система охватывает введение в Pytorch, нейронные сети, векторы представления слов и моделирование последовательностей данных для NLP. Это отличный ресурс для понимания роли глубокого обучения в процессе обработки естественного языка.

6. Обработка речи и языка

Speech and Language Processing

Этот ресурс позволит бесплатно прочитать вышедшую в печати книгу ”Обработка речи и языка” Дэна Юрафски и Джеймса Х. Мартина. Представляя собой основательное введение в область обработки естественного языка, она охватывает все ее аспекты — от базовой обработки текстовых данных до архитектуры глубокого обучения и машинного перевода.

7. Анализ текста с помощью инструментария естественного языка

NLTK Book

NLTK (Natural Language Toolkit) — библиотека Python, известная русскоязычным пользователям как инструментарий естественного языка. Это одна из ведущих платформ для работы с текстовыми данными. Она включает в себя простые интерфейсы для классификации текстов, токенизации, стемминга и генерации семантических рассуждений. Эта книга — не только очень подробное руководство по использованию NLTK, но и хороший ресурс для изучения NLP в целом с большим количеством практических примеров.

8. Курс Kaggle — обработка естественного языка

Learn Natural Language Processing Tutorials

Этот очень краткий курс от Kaggle — отличный быстрый старт для тех, кто совсем еще новичок в области NLP и хочет получить доступ к простым и лаконичным учебным пособиям. Несмотря на сжатость курса, он охватывает основные принципы NLP, включая обработку и классификацию текстов, а также векторы представления слов.

9. Инструкции по NLP от Microsoft

microsoft/nlp-recipes

Этот репозиторий, разработанный и поддерживаемый Microsoft, создан с целью документирования и стандартизации лучших практик разработки систем, оптимизирующих обработку естественного языка.

Он состоит из набора примеров в виде записных книжек Jupyter и эффективных сервисных программ для использования человеком, выполняющим обработку естественного языка. Это действительно полезное справочное руководство для освоения лучших практик как начинающими, так и более опытными специалистами в области NLP.

10. Spark NLP

JohnSnowLabs/spark-nlp

Spark NLP, строго говоря, не является учебным ресурсом. Однако эта библиотека для обработки естественного языка, созданная на основе Apache Spark, может служить отличным инструментом для разработчиков Spark, использующих возможности NLP с целью поддержки масштабирования.

Обработка естественного языка является важной областью изучения для всех специалистов по обработке данных. Благодаря получению аналитических оценок и построению прогнозов на основе неструктурированных источников данных, таких как текст, значительно расширяются возможности применения науки о данных в различных организациях.

Надеюсь, краткий обзор десяти моих любимых онлайн-ресурсов даст вам представление об этой области ИИ. Они охватывают все — от обработки текста до глубокого обучения NLP и лучших практик по применению этих методов. Ресурсы, описанные в статье, должны предоставить вам все необходимое для создания приложений с обработкой естественного языка.

Спасибо за внимание!

115   0  
    Ничего не найдено.

Добавить ответ:
Отменить.