Deep Natural Language Processing

- Von der logistischen Regression über Feed-Forward-Netze zu Encoder-Decoder-Modellen

• Leicht verständlich mit textbasierten Erklärungen und wenigen Formeln
• Mit Fokus auf der Verarbeitung deutschsprachiger Texte
• Ausführliche Python-Code-Erläuterungen im Buch und Jupyter Notebooks auf GitHub
• Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches

Das Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in Machine-Learning-Algorithmen im Allgemeinen und in die Verarbeitung von Textdaten mit Deep-Learning-Verfahren im Besonderen. Es veranschaulicht die theoretischen Konzepte bewährter und neuerer NLP-Ansätze und führt in die praktische Umsetzung ein.

Im Fokus stehen insbesondere folgende Verfahren:
• Vektorisierung von Wörtern mit Word Embedding.
• Verarbeitung von Texten mit rekurrenten und konvolutionalen neuronalen Netzen.
• Aufbau von Sequence-to-Sequence-Modellen zur Übersetzung und für Textzusammenfassungen.
• Arbeit mit der Transformers-Bibliothek und Hugging Face.

Anhand praktischer Anwendungen (Klassizierung von Texten, Rechtschreibkorrektur, Übersetzung, Frage-Antwort-System) wird gezeigt, wie sich Textdaten vorbereiten und effektive Lernmodelle mit Bibliotheken wie Transformers, TensorFlow/Keras und Scikit-Learn aufbauen, trainieren und produktiv einsetzen lassen.