کتاب Natural Language Processing in Action

پردازش زبان طبیعی در عمل: راهنمای ساخت ماشین‌هایی که زبان انسان را درک می‌کنند

آشنایی با کتاب

کتاب پردازش زبان طبیعی در عمل، نوشته هابسون لین، کول هوارد و هانس مکس هاپکه، راهنمایی جامع برای توسعه‌دهندگانی است که می‌خواهند با استفاده از پایتون و اکوسیستم بسته‌های آن مانند Keras، TensorFlow، gensim و scikit-learn، ماشین‌هایی بسازند که زبان انسانی را درک کنند. این کتاب با آموزش تکنیک‌های سنتی و مدرن پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری عمیق، شما را در حل مسائل واقعی مانند استخراج اطلاعات، ساخت چت‌بات‌ها و پاسخ به سؤالات آزاد هدایت می‌کند. خرید نسخه چاپی شامل نسخه رایگان eBook در فرمت‌های PDF، Kindle و ePub از انتشارات Manning است. تمام مثال‌ها در بسته متن‌باز nlpia در python.org و GitHub موجود است و شامل محیط conda و Dockerfile برای شروع سریع در هر پلتفرمی است.

چرا این کتاب را بخوانید؟

پیشرفت‌های اخیر در یادگیری عمیق، امکان ساخت برنامه‌هایی با دقت بالا در درک متن و گفتار را فراهم کرده است. این کتاب با ترکیب رویکردهای مبتنی بر قوانین و داده، شما را با ابزارهای مدرن NLP آشنا می‌کند تا بتوانید چت‌بات‌های هوشمند، سیستم‌های جست‌وجوی پیش‌بینی‌کننده و خلاصه‌سازهای خودکار اسناد را بسازید. پروژه‌های عملی و مثال‌های واقعی، یادگیری را جذاب و کاربردی می‌کنند و به شما امکان می‌دهند تا از مفاهیم پایه تا چالش‌های پیشرفته NLP پیش بروید.

ویژگی‌های کلیدی کتاب

بخش اول: ماشین‌های واژه‌محور

• نمای کلی پردازش زبان طبیعی (NLP): معرفی مفاهیم و کاربردها.

• ساخت واژگان (توکن‌سازی کلمات): تبدیل متن به واحدهای معنادار.

• ریاضیات با کلمات (بردارهای TF-IDF): تحلیل اهمیت کلمات.

• یافتن معنا در شمارش کلمات (تحلیل معنایی): استخراج معنای متن.

بخش دوم: یادگیری عمیق‌تر (شبکه‌های عصبی)

• نخستین گام‌ها با شبکه‌های عصبی (پرسپترون‌ها و انتشار معکوس): مبانی شبکه‌های عصبی.

• استدلال با بردارهای کلمه (Word2vec): نمایش معنایی کلمات.

• نظم‌بخشی به کلمات با شبکه‌های کانولوشنی (CNNها): تحلیل توالی‌های متنی.

• شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNها): پردازش داده‌های متوالی.

• بهبود حافظه با شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM): مدیریت وابستگی‌های بلندمدت.

• مدل‌های توالی به توالی و توجه (Attention): تولید متن و ترجمه.

بخش سوم: چالش‌های واقعی NLP

• استخراج اطلاعات (استخراج موجودیت‌های نام‌دار و پاسخ به سؤالات): تحلیل متن پیشرفته.

• ساخت چت‌بات‌ها (موتورهای گفت‌وگو): ایجاد سیستم‌های تعاملی.

• مقیاس‌پذیری (بهینه‌سازی، موازی‌سازی و پردازش دسته‌ای): مدیریت پروژه‌های بزرگ.

کاربردهای عملی

این کتاب با پروژه‌های عملی، شما را در ساخت سیستم‌های NLP مانند چت‌بات‌های شبیه انسان، استخراج تاریخ و نام از متن و پاسخ به سؤالات آزاد توانمند می‌کند. با استفاده از بسته متن‌باز nlpia، می‌توانید به‌راحتی مثال‌ها را اجرا کرده و در پلتفرم‌های مختلف آزمایش کنید. این کتاب همچنین تکنیک‌های بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری را برای پروژه‌های واقعی مانند تطبیق رزومه با شغل و خلاصه‌سازی اسناد ارائه می‌دهد.

درباره فناوری

این کتاب بر پایتون و بسته‌های پیشرفته مانند Keras، TensorFlow، gensim و scikit-learn تمرکز دارد. ابزارهای مدرن NLP و یادگیری عمیق، مانند Word2vec، شبکه‌های کانولوشنی، RNNها و مدل‌های توجه، امکان پردازش زبان طبیعی با دقت بالا را فراهم می‌کنند. بسته nlpia و محیط‌های conda و Docker، راه‌اندازی سریع و آزمایش آسان را تضمین می‌کنند.

مخاطبان کتاب

این کتاب برای توسعه‌دهندگانی با دانش پایه در یادگیری عمیق و مهارت‌های متوسط پایتون مناسب است. اگر به ساخت سیستم‌های هوشمند مانند چت‌بات‌ها یا ابزارهای تحلیل متن علاقه‌مند هستید، این کتاب راهنمایی ایده‌آل است.

درباره نویسندگان

هابسون لین، کول هوارد و هانس مکس هاپکه، مهندسان با تجربه NLP، در پروژه‌های تجاری و اجتماعی مانند راهنماهای هوشمند برای افراد نابینا و ابزارهای کمک شناختی مشارکت دارند. آن‌ها دانش خود را با زبانی روان و مثال‌های عملی ارائه کرده‌اند.