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Sowmya Vajjala

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最新圖書評論 -  目前有 2 則評論,查看更多評論
 這本書的特質比較像適合做到一定...
轉載自博客來  推薦  2023/10/08
這本書的特質比較像適合做到一定程度之後再回頭重新審視的書籍,跟台灣人喜愛的照著做的填鴨式系列不同,歐里書籍多數不是直接給你答案,而是用在協助校正你心中的一些技術與未來方向。他提供是一些實務策略,如果你在工作時候,會滿有用的,但是如果你沒有那些經驗,或者你是學生,我並不推薦這本書,...
圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活
圖書名稱:自然語言處理最佳實務|全面建構真正的NLP系統

「許多偉大的書籍專門探討基礎的ML演算法,但這本書揭露真實系統的結構。對渴望實際建構和部署NLP的專業人士而言,本書具備無可估量的價值。」
—Zachary Lipton
Carnegie Mellon大學助理教授,Amazon AI科學家,《Dive into Deep Learning》作者

很多著作和課程都使用簡單的案例和定義良好的資料組來處理自然語言處理(NLP)問題,但是,如果你想在商業環境中建構、迭代與擴展NLP系統,並為特定的產業鏈量身打造系統,這本書是為你而寫的指南。軟體工程師與資料科學家可從這本書學會如何在遇到每一個複雜選項時做出正確的選擇。

本書作者們將說明如何在更大型的生產環境中建構真正的NLP解決方案,告訴你如何針對各種產業鏈(例如醫療保健、社交媒體與零售)調整解決方案。
藉由這本書,你將:
‧了解在NLP領域中,廣泛的問題陳述方式、任務與解決方案
‧實作與評估各種運用機器學習與深度學習方法的NLP應用程式
‧根據商務問題與產業鏈來微調NLP解決方案
‧評估各種NLP生產任務、資料組與工作階段的演算法與做法
‧遵守NLP系統的釋出、部署、DevOps的最佳實踐法製作軟體解決方案
‧從商務與產品主管的角度,了解NLP的最佳實踐法、機會與路線圖

目錄
前言

第一部分 基礎
第1章 NLP:入門
第2章 NLP 處理線
第3章 原文表示法

第二部分 要領
第4章 Text Classification:原文分類
第5章 資訊提取
第6章 聊天機器人
第7章 主題概述

第三部分 應用
第8章 社交媒體
第9章 電子商務與零售
第10章 醫療保健、金融和法律

第四部分 整合一切
第11章 端對端 NLP 程序

索引
圖書評論 -   評分:
 這本書的特質比較像適合做到一定...
轉載自博客來  推薦  2023/10/08
這本書的特質比較像適合做到一定程度之後再回頭重新審視的書籍,跟台灣人喜愛的照著做的填鴨式系列不同,歐里書籍多數不是直接給你答案,而是用在協助校正你心中的一些技術與未來方向。他提供是一些實務策略,如果你在工作時候,會滿有用的,但是如果你沒有那些經驗,或者你是學生,我並不推薦這本書,你會看完之後什麼都沒讀到一樣,因為你腦中會無法產生共鳴,有些重點你可能會看過去還無感。
 本書有一個缺點,作者會把可能會...
轉載自博客來  較差  2021/01/18
本書有一個缺點,作者會把可能會遇到的問題丟出來,但卻只給一些開放性回答或根本沒有回答,不確定是作者不寫還是目前實務上本來就沒有標準答案,舉例來說文中提到選擇 NLP 程式庫取決於語言處理量,但卻沒提哪種程式庫適合哪種類型的資料量。

另外本書偏向運用現有的模型、套件來執行 NLP 任務,程式碼的含量偏低,也不會告訴你每個參數背後的意義。唯一的優點是內容涵蓋範圍很廣,但理論概念深度不如 “精通機器學習:使用 Scikit-Learn, Keras 與 Tensorflow”,程式碼解釋不如 “深度學習必讀:Keras 大神帶你用 Python 實作”,總結一句話:食之無味棄之可惜。
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