Deep Natural Language Processing: Einstieg in Word Embedding, Sequence-to-Sequence-Modelle und Transformer mit Python
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Beschreibung
"Deep Natural Language Processing: Einstieg in Word Embedding, Sequence-to-Sequence-Modelle und Transformer mit Python" von Jochen Hirschle bietet eine umfassende Einführung in die Welt der modernen Sprachverarbeitung. Das Buch richtet sich an Leser, die ein grundlegendes Verständnis für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) entwickeln möchten, insbesondere durch den Einsatz von Deep-Learning-Techniken. Der Autor beginnt mit den Grundlagen von Word Embeddings, einer Methode zur numerischen Darstellung von Wörtern, die semantische Ähnlichkeiten erfasst. Anschließend behandelt das Buch fortgeschrittenere Themen wie Sequence-to-Sequence-Modelle, die für Aufgaben wie maschinelle Übersetzung und Textzusammenfassung eingesetzt werden. Ein besonderer Fokus liegt auf Transformern, einer revolutionären Architektur im Bereich NLP, die durch ihre Effizienz und Leistungsfähigkeit bei der Modellierung komplexer Sprachstrukturen besticht. Der praktische Einsatz dieser Technologien wird durch Beispiele und Implementierungen in Python unterstützt, was es den Lesern ermöglicht, das Gelernte direkt anzuwenden. Insgesamt bietet das Buch einen praxisnahen Leitfaden für alle, die sich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung vertraut machen wollen.
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