nlp_fundamentals
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自然言語加工（NLP）は、深い学習に基づいた最新の技術の成功により、過去数年間に大きな進歩を遂げました。 NLPの人気の増加とさまざまな形式の大規模データの可用性に伴い、最初の原則から、NLPのテクニックと概念の内部の仕組みを理解することがさらに不可欠です。直感を構築し、概念を確実に把握することは、革新的な技術を考え出し、研究の改善、安全で人間中心のAIおよびNLPテクノロジーを構築するために重要です。
NLPの基礎と呼ばれる新しいシリーズを紹介し、最初の原則から始まる重要なNLPテクニックと概念について教えることを目指しています。シリーズ全体でカバーされている各概念の理論的側面と動機を紹介します。次に、Bootstrapメソッド、業界標準ツール、およびその他のオープンソースライブラリを使用して、さまざまな手法を実装することにより、実践的なエクスペリエンスを取得します。途中で、ベストプラクティスをカバーし、重要な参照を共有し、NLPモデルをトレーニングおよび構築する際に避けるための一般的な間違いを指摘し、今後のことを議論します。
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第1章：トークン化、整数化、茎、文のセグメンテーション - コラブノート、Webバージョン
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