Hands-On Natural Language Processing with PyTorch 1.x : Build smart, AI-driven linguistic applications using deep learning and NLP techniques
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2020
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Become a proficient NLP data scientist by developing deep learning models for NLP and extract valuable insights from structured and unstructured dataKey Features Get to grips with word embeddings, semantics, labeling, and high-level word representations using practical examples Learn modern approaches to NLP and explore state-of-the-art NLP models using PyTorch Improve your NLP applications with innovative neural networks such as RNNs, LSTMs, and CNNsBook DescriptionIn the internet age, where an increasing volume of text data is generated daily from social media and other platforms, being able to make sense of that data is a crucial skill. With this book, you’ll learn how to extract valuable insights from text by building deep learning models for natural language processing (NLP) tasks.Starting by understanding how to install PyTorch and using CUDA to accelerate the processing speed, you’ll explore how the NLP architecture works with the help of practical examples. This PyTorch NLP book will guide you through core concepts such as word embeddings, CBOW, and tokenization in PyTorch. You’ll then learn techniques for processing textual data and see how deep learning can be used for NLP tasks. The book demonstrates how to implement deep learning and neural network architectures to build models that will allow you to classify and translate text and perform sentiment analysis. Finally, you’ll learn how to build advanced NLP models, such as conversational chatbots.By the end of this book, you’ll not only have understood the different NLP problems that can be solved using deep learning with PyTorch, but also be able to build models to solve them.What you will learn Use NLP techniques for understanding, processing, and generating text Understand PyTorch, its applications and how it can be used to build deep linguistic models Explore the wide variety of deep learning architectures for NLP Develop the skills you need to process and represent both structured and unstructured NLP data Become well-versed with state-of-the-art technologies and exciting new developments in the NLP domain Create chatbots using attention-based neural networksWho this book is forThis PyTorch book is for NLP developers, machine learning and deep learning developers, and anyone interested in building intelligent language applications using both traditional NLP approaches and deep learning architectures. If you’re looking to adopt modern NLP techniques and models for your development projects, this book is for you. Working knowledge of Python programming, along with basic working knowledge of NLP tasks, is required.…
N° de ref. del artículo 9781789802740
- Título
- Hands-On Natural Language Processing with PyTorch 1.x : Build smart, AI-driven linguistic applications using deep learning and NLP techniques
- Autor
- Thomas Dop
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1789802741
- ISBN 13
- 9781789802740
- Peso del artículo
- 525 gramos
- Dimensiones
- 235x191x16 mm
Become a proficient NLP data scientist by developing deep learning models for NLP and extract valuable insights from structured and unstructured data
Key Features
- Get to grips with word embeddings, semantics, labeling, and high-level word representations using practical examples
- Learn modern approaches to NLP and explore state-of-the-art NLP models using PyTorch
- Improve your NLP applications with innovative neural networks such as RNNs, LSTMs, and CNNs
Book Description
In the internet age, where an increasing volume of text data is generated daily from social media and other platforms, being able to make sense of that data is a crucial skill. With this book, you'll learn how to extract valuable insights from text by building deep learning models for natural language processing (NLP) tasks.
Starting by understanding how to install PyTorch and using CUDA to accelerate the processing speed, you'll explore how the NLP architecture works with the help of practical examples. This PyTorch NLP book will guide you through core concepts such as word embeddings, CBOW, and tokenization in PyTorch. You'll then learn techniques for processing textual data and see how deep learning can be used for NLP tasks. The book demonstrates how to implement deep learning and neural network architectures to build models that will allow you to classify and translate text and perform sentiment analysis. Finally, you'll learn how to build advanced NLP models, such as conversational chatbots.
By the end of this book, you'll not only have understood the different NLP problems that can be solved using deep learning with PyTorch, but also be able to build models to solve them.
What you will learn
- Use NLP techniques for understanding, processing, and generating text
- Understand PyTorch, its applications and how it can be used to build deep linguistic models
- Explore the wide variety of deep learning architectures for NLP
- Develop the skills you need to process and represent both structured and unstructured NLP data
- Become well-versed with state-of-the-art technologies and exciting new developments in the NLP domain
- Create chatbots using attention-based neural networks
Who this book is for
This PyTorch book is for NLP developers, machine learning and deep learning developers, and anyone interested in building intelligent language applications using both traditional NLP approaches and deep learning architectures. If you're looking to adopt modern NLP techniques and models for your development projects, this book is for you. Working knowledge of Python programming, along with basic working knowledge of NLP tasks, is required.
Table of Contents
- Fundamentals of Machine Learning and Deep Learning
- Getting Started with PyTorch 1.x for NLP
- NLP and Text Embeddings
- Text Preprocessing, Stemming, and Lemmatization
- Recurrent Neural Networks and Sentiment Analysis
- Convolutional Neural Networks for Text Classification
- Text Translation using Sequence to Sequence Neural Networks
- Building a Chatbot Using Attention-based Neural Networks
- The Road Ahead
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Acerca del autor
Thomas Dop is a data scientist at MagicLab, a company that creates leading dating apps, including Bumble and Badoo. He works on a variety of areas within data science, including NLP, deep learning, computer vision, and predictive modeling. He holds an MSc in data science from the University of Amsterdam.
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Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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