Ebook Python Natural Language Processing - Hơn 60 Recipe Để Xây Dựng Các Giải Pháp NLP Mạnh Mẽ Bằng Các Thư Viện Python Và LLM [Ấn Bản Lần 2] [PDF, EPUB] [9252E]
Đã cập nhật để bao gồm ba chương mới về transformer, natural language understanding (NLU) với explainable AI và dabbling với các LLM phổ biến từ Hugging Face và OpenAI.
1. Các tính năng chính:
- ✓ Tận dụng các recipe sẵn có với các LLM mới nhất, bao gồm các Mistral, Llama & OpenAI model.
- ✓ Sử dụng các agent được hỗ trợ bởi LLM cho các nhiệm vụ tùy chỉnh và tương tác trong thế giới thực.
- ✓ Có được kiến thức thực tế, chuyên sâu về transformer và vai trò của chúng trong việc triển khai các tác vụ NLP khác nhau với open-source & advanced LLM.
2. Mô tả sách:
Tận dụng sức mạnh của Natural Language Processing (NLP) để vượt qua những thách thức về text analysis thực tế với lộ trình dựa trên recipe này do hai chuyên gia NLP dày dạn kinh nghiệm viết ra, có nhiều kinh nghiệm trong việc chuyển đổi nhiều ngành công nghiệp khác nhau bằng năng lực NLP của họ.
Bạn sẽ có thể tận dụng tối đa những tiến bộ NLP mới nhất, bao gồm các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), và tận dụng khả năng của chúng thông qua các Hugging Face transformer. Thông qua một loạt các recipe thực hành, bạn sẽ nắm vững các kỹ thuật thiết yếu như trích xuất thực thể và trực quan hóa dữ liệu văn bản. Các tác giả sẽ hướng dẫn bạn xây dựng các pipeline cho sentiment analysis, topic modeling và question-answering bằng các thư viện phổ biến như spaCy, Gensim và NLTK. Bạn cũng sẽ học cách triển khai các RAG pipeline để rút ra câu trả lời chính xác từ một text corpus bằng LLM.
Phiên bản thứ hai này mở rộng bộ kỹ năng của bạn với các chương mới về các LLM tiên tiến như GPT-4, Natural Language Understanding (NLU) và Explainable AI (XAI), nuôi dưỡng niềm tin vào các mô hình NLP của bạn.
Đến cuối cuốn sách này, bạn sẽ được trang bị các kỹ năng để áp dụng các kỹ thuật xử lý văn bản nâng cao, sử dụng các pre-trained transformer model, xây dựng các NLP pipeline tùy chỉnh để extract valuable insights từ text data nhằm đưa ra quyết định sáng suốt.
3. Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Hiểu các khái niệm NLP nền tảng cùng với các ứng dụng của chúng bằng các ví dụ trong Python.
- ✓ Phân loại văn bản nhanh chóng và chính xác với rule-based & supervised method.
- ✓ Train các NER model và thực hiện sentiment analysis để xác định các thực thể và cảm xúc trong văn bản.
- ✓ Khám phá topic modeling và text visualization để làm nổi bật các theme và relationship bên trong văn bản.
- ✓ Tận dụng Hugging Face và OpenAI LLM để thực hiện các tác vụ NLP nâng cao.
- ✓ Sử dụng các kỹ thuật question-answering để xử lý cả open & closed domain.
- ✓ Áp dụng các kỹ thuật XAI để hiểu rõ hơn về các model prediction của bạn.
4. Cuốn sách này dành cho ai:
Phiên bản cập nhật này của Python Natural Language Processing dành cho các data scientist, machine learning engineer và developer có nền tảng về Python. Cho dù bạn đang tìm hiểu các kỹ thuật NLP, extract valuable insights từ dữ liệu văn bản hay tạo các ứng dụng nền tảng, cuốn sách này sẽ trang bị cho bạn các kỹ năng từ cơ bản đến trung cấp. Không cần kiến thức NLP trước để bắt đầu. Tất cả những gì bạn cần là sự quen thuộc với các nguyên tắc lập trình cơ bản. Đối với các nhà phát triển dày dạn kinh nghiệm, các phần cập nhật cung cấp những thông tin mới nhất về transformers, explainable AI và Generative AI với các LLM.
5. Mục lục:
- ✓ Chương 01. Tìm hiểu NLP Basic.
- ✓ Chương 02. Playing với Grammar.
- ✓ Chương 03. Representing Text – Capturing Semantics.
- ✓ Chương 04. Phân loại Text.
- ✓ Chương 05. Bắt đầu với Information Extraction.
- ✓ Chương 06. Topic Modeling.
- ✓ Chương 07. Visualizing Text Data.
- ✓ Chương 08. Transformer và Các ứng dụng của chúng.
- ✓ Chương 09. Natural Language Understanding.
- ✓ Chương 10. Generative AI & Large Language Models.