Google 
Аннотация: Нейросетевые методы в обработке естественного языка
Это классическое руководство посвящено применению нейросетевых моделей к обработке данных естественного языка (Natural Language Processing - NLP).
В первой половине книги рассматриваются основы машинного обучения с учителем на лингвистических данных и применение векторных, а не символических представлений слов. Обсуждается также абстракция графа вычислений, которая позволяет легко определять и обучать произвольные нейронные сети и лежит в основе современных программных нейросетевых библиотек.
Во второй части вводятся более специализированные нейросетевые архитектуры, включая одномерные сверточные сети, рекуррентные нейронные сети, модели условной генерации и модели с механизмом внимания. Эти архитектуры и методы - движущая сила современных алгоритмов машинного перевода, синтаксического анализа и многих других приложений. Наконец, обсуждаются древовидные сети, структурное предсказание и перспективы многозадачного обучения.
Издание предназначено студентам вузов, а также специалистам в области машинного перевода и нейронных сетей.
| Автор/составитель | Гольдберг Йоав |
| Год выпуска | 2019 |
| ISBN | 978-5-97060-754-1 |
| Производитель | ДМК-Пресс |
| Издательство | ДМК-Пресс |
| Количество томов | 1 |
| Количество страниц | 282 |
| Переплет | Твёрдый переплёт |
| Размеры | 242x171x19 мм |
| Тип бумаги | офсетная (60-220 г/м2) |
| Формат | 70x100/16 (170x240 мм) |
| Стандарт | 6 |
| Вес | 574 |
| Язык | русский |
