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隨著對機器學習和編程專業人員的需求不斷增加，現在是投資該領域的黃金時間。本書將幫助你做到這一點，通過在各種介紹復雜理論概念的教科書或過度關注Python代碼的教科書之間走中間路線，特別關注文本數據和人類語言。

//www.packtpub.com/product/machine-learning-techniques-for-text/9781803242385

這項工作所建立的一個很好的比喻是經驗豐富的工匠和他們的學員之間的關系。前者針對當前存在的問題，從工具箱中選擇一種工具，說明其效用，并付諸實施;這種方法將幫助您確定所介紹的每種方法或技術的至少一種實際用途。內容分為十章，每一章討論一個具體的案例研究。因此，本書以解決方案為導向。它還以Jupyter notebook的形式提供了Python代碼，以幫助您獲得實踐經驗。本書各章重復出現的一個模式是幫助你對數據有一些直覺，然后實現和對比不同的解決方案。

讀完本書后，你將能夠理解和應用Python的各種技術，包括文本預處理、文本表示、降維、機器學習、語言建模、可視化和評估。

創造可以從數據中學習來執行智能決策的機器正在成為許多技術領域的主導范式。獲得完成這項任務所需的技能肯定會促進你的職業生涯。面向文本的機器學習技術旨在幫助您完成這一工作，特別是專注于文本數據和人類語言。本書將向你展示如何分析文本數據，如何開始機器學習，以及如何高效地使用經常用于這些任務的Python庫，如pandas、NumPy、matplotlib、seaborn和scikit-learn。您還將有機會使用最先進的深度學習框架，如TensorFlow, Keras和PyTorch。有大量的資源可以幫助你掌握文本機器學習領域的知識，包括復雜的理論概念，這些概念通常用要求嚴格的數學語言表達。相反，其他資源過多地集中在Python代碼上，而設計選擇背后的理論基礎仍然很淺薄。

本書將教你如何使用Python使用機器學習算法構建推薦系統。如今，推薦系統已經成為每個基于互聯網的業務的重要組成部分。

你將從學習推薦系統的基本概念開始，并概述不同類型的推薦引擎及其運作方式。接下來，你將看到如何使用傳統算法構建推薦系統，例如使用購物籃分析和基于內容和知識的NLP推薦系統。然后，作者展示了一些技術，例如使用矩陣分解的協同過濾技術，以及結合了基于內容和協同過濾技術的混合推薦系統。接下來是一個使用k均值和隨機森林等聚類和分類算法構建基于機器學習的推薦系統的教程。最后幾章介紹了NLP、深度學習和基于圖的推薦引擎技術。每一章都包括數據準備、評估和優化推薦系統的多種方法、支持示例和說明。

讀完本書后，你將理解并能夠使用機器學習、深度學習和基于圖的算法的各種工具和技術構建推薦系統。

你將學到什么使用Python理解和實現不同的推薦系統技術采用流行的方法，如基于內容和知識的、協同過濾、市場籃子分析和矩陣分解構建結合基于內容和協同過濾的混合推薦系統利用機器學習、NLP和深度學習構建推薦系統

這本書是給誰看的數據科學家、機器學習工程師和Python程序員對構建和實現推薦系統來解決問題感興趣。

《自然語言處理深度學習》教你如何使用Python和Keras深度學習庫創建高級NLP應用。您將學習使用最先進的工具和技術，包括BERT和XLNET、多任務學習和基于深度記憶的NLP。精彩的示例為您提供了各種真實的NLP應用程序的實際操作經驗。另外，詳細的代碼討論向您展示了如何使每個示例適合您自己的使用!

//www.manning.com/books/deep-learning-for-natural-language-processing

近幾十年來，計算機一直在努力理解語言。在語言學、計算機科學、統計學和機器學習等學科的支持下，計算語言學或自然語言處理(NLP)領域在眾多科學期刊、會議和行業積極參與的支持下，已經全面發展起來。像谷歌、Facebook、IBM和微軟這樣的大型科技公司似乎已經把他們在自然語言分析和理解方面的努力放在了優先位置，并逐步為自然語言處理社區提供數據集和有用的開源軟件。目前，深度學習正日益主導著自然語言處理領域。

對于渴望加入這一激動人心的領域的人來說，面向深度學習的NLP社區的新發展速度之快可能會讓人望而生畏。一方面，描述、統計和更傳統的機器學習方法與深度學習神經網絡的高度技術性、程序性方法之間似乎存在很大的差距。本書旨在通過對NLP深度學習的簡單介紹，來彌合這一差距。它的目標是學生、語言學家、計算機科學家、從業者以及所有對人工智能感興趣的人。讓我們把這些人稱為NLP工程師。當我還是一名學生的時候，當時缺乏系統的計算語言學課程，我幾乎拼湊了一個個人的——而且必然是不完整的——NLP課程。這是一項艱難的工作。我寫這本書的動機是為了讓有抱負的NLP工程師的旅程更容易一些，并通過向您介紹基于深度學習的NLP的基礎知識，給您一個領先的開始。

本書將為您全面介紹深度學習應用于各種語言分析任務，并輔以實際操作代碼。明確地將計算語言學的常青樹(如詞性標記、文本相似性、主題標記和問題回答)與深度學習聯系起來，將幫助您成為熟練的深度學習、自然語言處理(NLP)專家。除此之外，這本書還涵蓋了最先進的方法來挑戰新問題。

第1部分由第1、2和3章組成，介紹了深度學習的歷史、面向NLP的深度學習的基本架構及其在Keras中的實現，以及如何使用嵌入和流行的嵌入策略表示用于深度學習的文本。第2部分由第4、5和6章組成，重點是用深度學習評估文本的相似性，用帶有記憶的問答模型處理長序列，然后將這種記憶模型應用于其他NLP。第3部分由第7、8、9和10章組成，首先介紹神經注意，然后使用transformer轉到多任務學習的概念，最后實際使用BERT并檢查它產生的嵌入。

語義搜索長期以來一直是谷歌、亞馬遜和Netflix等巨頭技術堆棧的關鍵組成部分。這些技術最近的普及化引發了搜索的復興，這些曾經被保護的技術正在被傳播，并迅速被各個可以想象的行業的組織采用。

地址：

//www.pinecone.io/learn/nlp

為什么人們對語義搜索的興趣會大爆發?它為許多產品和應用打開了一個必不可少的配方，其范圍未知，但已經很廣泛了。搜索引擎、自動更正、翻譯、推薦引擎、錯誤日志等等都已經是語義搜索的忠實用戶。許多可以從有意義的語言搜索或聚類功能中受益的工具都被語義搜索所強化。

兩大支柱支持語義搜索：向量搜索和自然語言處理。在本課程中，我們將關注NLP的支柱以及它如何將“語義”引入語義搜索。我們在整個課程中引入概念和理論，然后用實際的、行業標準的代碼和庫來支持它們。

您將了解什么是密集向量，以及為什么它們是NLP和語義搜索的基礎。我們將介紹如何構建最先進的語言模型，包括語義相似度、多語言嵌入、問答等等。學習如何在現實世界中應用這些方法，在現實世界中，我們經常缺乏合適的數據集或大量的計算能力。

簡而言之，您將學習開始在語義搜索用例中應用NLP所需的一切知識。

讓我們開始吧!

目錄內容

第一章 密集向量 NLP密集向量嵌入概述

第二章 句子嵌入與變換器

句子嵌入和變換如何用于一系列語義相似度應用。在本文中，我們將通過使用一種叫做“句子變換器”的新型transformers來探索這些嵌入是如何被調整并應用于一系列語義相似度應用的。

第三章 用Softmax損失訓練句子變換器

訓練像SBERT這樣的句子轉換器用于語義搜索的原始方法。

第四章 用多重否定排序損失訓練句子變形

如何用MNR損耗進行微調來制作句子轉換器。

第五章 多語言句子變換器

如何用知識蒸餾創造多語言句子轉換器。

第六章 問題回答

圖解指南開放領域的問題回答。

第七章 句子變形的無監督訓練

如何在沒有標注數據的情況下創建句子轉換器模型。

第八章 BERT數據增強

增強SBERT (AugSBERT)是一種增強特定領域數據集的訓練策略。

自然語言處理實戰教你如何創建實用的NLP應用，而不陷入復雜的語言理論和深度學習的數學。在這本引人入勝的書中，您將探索構建大量強大的NLP應用所需的核心工具和技術，包括聊天機器人、語言檢測器和文本分類器。

真實世界的自然語言處理不是典型的自然語言處理教科書。我們專注于構建真實世界的NLP應用。這里真實世界的意義有兩個方面:首先，我們關注構建真實世界的NLP應用需要什么。作為讀者，您不僅將學習如何訓練NLP模型，還將學習如何設計、開發、部署和監控它們。在此過程中，您還將學習現代NLP模型的基本構建模塊，以及對構建NLP應用有用的NLP領域的最新開發。其次，與大多數介紹性書籍不同，我們采用自上而下的教學方法。我們不采用自下而上的方法，一頁頁地展示神經網絡理論和數學公式，而是專注于快速構建“正常工作”的NLP應用程序。然后我們深入研究組成NLP應用的各個概念和模型。您還將學習如何使用這些基本構建塊構建端到端定制NLP應用，以滿足您的需求。

這本書由三個部分組成，共11章。第1部分介紹了NLP的基礎知識，其中我們學習了如何使用AllenNLP 快速構建一個NLP應用，以完成情感分析和序列標記等基本任務。

第1章首先介紹了NLP的“什么”和“為什么”——什么是NLP，什么不是NLP，如何使用NLP技術，以及NLP如何與人工智能的其他領域相關聯。

第2章演示了如何構建第一個NLP應用程序，一個情感分析器，并介紹了現代NLP模型的基礎知識——單詞嵌入和遞歸神經網絡(RNN)。

第3章介紹了自然語言處理應用的兩個重要組成部分，單詞和句子的嵌入，并演示了如何使用和訓練它們。

第4章討論了最簡單但最重要的NLP任務之一，句子分類，以及如何在這個任務中使用RNN。

第5章介紹了序列標注任務，如詞性標注和命名實體提取。它還涉及到一個相關的技術，語言建模。

第2部分介紹高級NLP主題，包括序列到序列模型、Transformer以及如何利用遷移學習和預先訓練過的語言模型來構建強大的NLP應用。

第6章介紹了序列到序列的模型，它將一個序列轉換為另一個序列。我們在一個小時內構建了一個簡單的機器翻譯系統和一個聊天機器人。

第7章討論了另一種流行的神經網絡結構，卷積神經網絡(CNN)。

第8章深入介紹了Transformer，它是當今最重要NLP模型之一。我們將演示如何使用Transformer構建改進的機器翻譯系統和拼寫檢查器。

第9章在前一章的基礎上，討論了遷移學習，這是現代NLP中的一種流行的技術，使用預先訓練過的語言模型，如BERT。

第3部分將討論與開發NLP應用程序相關的主題，這些應用程序對真實數據具有健壯性，并部署和服務它們。

第10章詳細介紹了開發NLP應用程序時的最佳實踐，包括批處理和填充、正則化和超參數優化。

第11章總結了如何部署和服務NLP模型。它還涵蓋了如何解釋和解釋ML模型。

當看到這些材料時，一個明顯的問題可能會出現:“為什么還要寫一本深度學習和自然語言處理的書呢?”一些優秀的論文已經出版，涵蓋了深度學習的理論和實踐方面，以及它在語言處理中的應用。然而，從我教授自然語言處理課程的經驗來看，我認為，盡管這些書的質量非常好，但大多數都不是針對最有可能的讀者。本書的目標讀者是那些在機器學習和自然語言處理之外的領域有經驗的人，并且他們的工作至少部分地依賴于對大量數據，特別是文本數據的自動化分析。這些專家可能包括社會科學家、政治科學家、生物醫學科學家，甚至是對機器學習接觸有限的計算機科學家和計算語言學家。

現有的深度學習和自然語言處理書籍通常分為兩大陣營。第一個陣營專注于深度學習的理論基礎。這對前面提到的讀者肯定是有用的，因為在使用工具之前應該了解它的理論方面。然而，這些書傾向于假設一個典型的機器學習研究者的背景，因此，我經常看到沒有這種背景的學生很快就迷失在這樣的材料中。為了緩解這個問題，目前存在的第二種類型的書集中在機器學習從業者;也就是說，如何使用深度學習軟件，而很少關注理論方面。我認為，關注實際方面同樣是必要的，但還不夠。考慮到深度學習框架和庫已經變得相當復雜，由于理論上的誤解而濫用它們的可能性很高。這個問題在我的課程中也很常見。

因此，本書旨在為自然語言處理的深度學習搭建理論和實踐的橋梁。我涵蓋了必要的理論背景，并假設讀者有最少的機器學習背景。我的目標是讓任何上過線性代數和微積分課程的人都能跟上理論材料。為了解決實際問題，本書包含了用于討論的較簡單算法的偽代碼，以及用于較復雜體系結構的實際Python代碼。任何上過Python編程課程的人都應該能夠理解這些代碼。讀完這本書后，我希望讀者能有必要的基礎，立即開始構建真實世界的、實用的自然語言處理系統，并通過閱讀有關這些主題的研究出版物來擴展他們的知識。

//clulab.cs.arizona.edu/gentlenlp/gentlenlp-book-05172020.pdf