Foundations of Statistical Natural Language Processing

Предисловие
Вступление
Благодарности
Об этой книге
Часть I. Машины для обработки слов
Глава 1. Знакомство с технологией NLP
Глава 2. Составление словаря: токенизация слов
Глава 3. Арифметика слов: векторы TF-IDF
Глава 4. Поиск смысла слов по их частотностям: семантический анализ
Часть II. Более глубокое обучение: нейронные сети
Глава 5. Первые шаги в нейронных сетях: перцептроны и метод
обратного распространения ошибки
Глава 6. Умозаключения на основе векторов слов (Word2vec)
Глава 7. Сверточные нейронные сети
Глава 8. Нейронные сети с обратной связью: рекуррентные нейронные
сети
Глава 9. Эффективное сохранение информации с помощью сетей с
долгой краткосрочной памятью
Глава 10. Модели sequence-to-sequence и механизм внимания
Часть III. Поговорим серьезно. Реальные задачи NLP
Глава 11. Выделение информации: выделение поименованных сущностей
и формирование ответов на вопросы
Глава 12. Начинаем общаться: диалоговые системы
Глава 13. Масштабирование: оптимизация, распараллеливание и
обработка по батчам
Приложения
Приложение A. Инструменты для работы с NLP
Приложение Б. Эксперименты с Python и регулярные выражения
Приложение В. Векторы и матрицы: базовые элементы линейной алгебры
Приложение Г. Инструменты и методы машинного обучения
Приложение Д. Настройка GPU на AWS
Приложение Е. Хеширование с учетом локальности
Источники информации
Глоссарий

Statistical approaches to processing natural language text have become dominant in recent years. This foundational text is the first comprehensive introduction to statistical natural language processing (NLP) to appear. The book contains all the theory and algorithms needed for building NLP tools. It provides broad but rigorous coverage of mathematical and linguistic foundations, as well as detailed discussion of statistical methods, allowing students and researchers to construct their own implementations. The book covers collocation finding, word sense disambiguation, probabilistic parsing, information retrieval, and other applications.