معالجة اللغة الطبيعية مع Pytorch
بناء تطبيقات لغة ذكية باستخدام التعلم العميق
بقلم ديليب راو وبريان مكماهان
مرحباً. هذا مستودع مصاحب للكتاب معالجة اللغة الطبيعية مع Pytorch: بناء تطبيقات لغة ذكية باستخدام التعلم العميق.
جدول المحتويات
- ابدأ!
- الفصل 1: مقدمة
- الفصل 2: جولة سريعة في NLP
- الفصل 3: المكونات الأساسية للشبكات العصبية
- أمثلة في النص
- الغوص بعمق في التدريب الخاضع للإشراف
- تصنيف مشاعر مراجعات المطاعم باستخدام Perceptron
- الفصل 4: شبكات التغذية إلى الأمام لـ NLP
- قيود على الإدراك
- إدخال Perceptrons متعدد الطبقات (MLPs)
- تقديم الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)
- تصنيف اللقب مع MLP
- تصنيف اللقب مع CNN
- الفصل 5: تضمين الكلمات والأنواع
- باستخدام تضمينات ما قبل
- تعلم التضمينات المستمرة للكلمة (CBOW)
- نقل التعلم باستخدام التضمينات التي تم تدريبها مسبقًا
- الفصل السادس: نمذجة التسلسل لـ NLP
- الفصل 7: نمذجة التسلسل الوسيطة لـ NLP
- توليد ألقاب جديدة من تمثيلات التسلسل
- جيل غير مشروط
- جيل مشروط
- الفصل الثامن: نمذجة التسلسل المتقدمة لـ NLP
- فهم معبأة
- تسلسل التعلم التسلسل
- انتباه
- الترجمة الآلية العصبية
- الفصل 9: الكلاسيكية ، الحدود ، الخطوات التالية
