I migliori 7 libri di NLP che ogni Data Scientist deve leggere
I 7 migliori libri di NLP per Data Scientist
Introduzione
Recenti progressi nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sono essenziali per i data scientist per rimanere al passo. I libri di NLP sono fonti preziose che forniscono conoscenze approfondite, orientamenti pratici e tecniche all’avanguardia nel campo. Esamineremo i 8 migliori libri di NLP in questo articolo, che sono letture essenziali per i data scientist. I principi del NLP e le tecniche all’avanguardia dell’apprendimento profondo sono tutti trattati in queste opere. Questi libri miglioreranno la tua comprensione e competenza nel NLP, che tu sia un principiante o un professionista esperto.
Cos’è il NLP?
L’elaborazione del linguaggio naturale è un campo dell’intelligenza artificiale che si concentra sull’interazione tra computer e linguaggio umano. Coinvolge lo sviluppo di algoritmi e tecniche per consentire ai computer di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano in modo da facilitare compiti come la traduzione del linguaggio, l’analisi del sentiment, i chatbot e il recupero delle informazioni.
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1. Speech and Language Processing
Scritto da Daniel Jurafsky e James H. Martin
Speech and Language Processing è considerato il manuale più completo sul NLP e include sia i metodi di elaborazione vocale che linguistica. Questo libro introduce concetti fondamentali, argomenti di ricerca all’avanguardia e algoritmi. Offre esercizi ed esempi del mondo reale per lettori di tutti i livelli di abilità, rendendolo una risorsa utile per costruire una solida base nel NLP.
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Link al libro: Speech and Language Processing
2. Natural Language Processing with Python
Scritto da Steven Bird, Ewan Klein e Edward Loper
Il corso Natural Language Processing with Python è una buona scelta se vuoi imparare nuove cose facendole. Questo libro illustra come sviluppare algoritmi di NLP utilizzando Python e moduli ben noti come il NLTK (Natural Language Toolkit). I processi importanti di NLP includono l’analisi del sentiment, il riconoscimento delle entità nominate, l’etichettatura delle parti del discorso, la tokenizzazione e le entità nominate. Questo libro di NLP ti consente di utilizzare idee di NLP in contesti reali fornendo utili esempi e frammenti di codice.
Link al libro: Natural Language Processing with Python
3. Foundations of Statistical Natural Language Processing
Scritto da Christopher D. Manning e Hinrich Schütze
Per i data scientist che vogliono acquisire una solida comprensione delle basi statistiche del NLP, il libro di Hinrich Schütze è molto consigliato. Includendo modellazione del linguaggio, etichettatura delle parti del discorso, parsing e traduzione automatica, questa guida completa esamina una vasta gamma di metodi e modelli statistici essenziali per il NLP. Il libro fornisce agli utenti le competenze per affrontare con successo problematiche complesse del NLP unendo spiegazioni teoriche con esempi e attività del mondo reale.
Questo libro offre informazioni interessanti sulle idee e i processi fondamentali che sono alla base di applicazioni efficaci del NLP grazie al suo focus sui metodi statistici. Qualunque sia la tua formazione o esperienza, “Foundations of Statistical Natural Language Processing” approfondirà la tua conoscenza del NLP e ti permetterà di utilizzare metodi statistici per analizzare il linguaggio in modo più efficace.
Link al libro: Foundations of Statistical Natural Language Processing
4. Deep Learning for Natural Language Processing
Scritto da Palash Goyal, Sumit Pandey, Karan Jain e Karan Nagpal
Lo studio Deep Learning for Natural Language Processing indaga le possibilità dei metodi di deep learning nelle applicazioni del NLP. Il deep learning ha rivoluzionato il NLP. Solo alcuni dei modelli sofisticati come Transformers, reti neurali ricorrenti (RNN), reti neurali convoluzionali (CNN) e word embeddings sono tra le architetture di reti neurali trattate nel libro. Esplora attività come l’analisi del sentiment, la produzione di testo e la traduzione automatica. Questo libro di NLP è perfetto per i data scientist che vogliono approfondire i metodi all’avanguardia e utilizzare il deep learning per le applicazioni del NLP.
Link al libro: Deep Learning for Natural Language Processing
5. NLP with PyTorch
Scritto da Delip Rao e Brian McMahan
PyTorch ha guadagnato popolarità nel campo del deep learning. Dopo una breve introduzione a PyTorch, il libro discute diverse tecniche specifiche di NLP, tra cui il tagging di sequenze, la categorizzazione del testo e la sintesi del linguaggio. Fornisce agli utenti esempi concreti e implementazioni di codice in modo che possano utilizzare PyTorch per introdurre progetti di NLP e acquisire esperienza di prima mano.
Link del libro: Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) con PyTorch
6. Analisi del testo applicata con Python
Scritto da Benjamin Bengfort, Rebecca Bilbro e Tony Ojeda
Utilizzando il linguaggio di programmazione Python, Analisi del testo applicata con Python è un manuale utile che discute numerosi metodi di analisi del testo. Esamina l’analisi del sentiment, la modellazione degli argomenti, l’estrazione delle caratteristiche e la classificazione dei documenti. Questo libro fornisce agli scienziati dei dati gli strumenti per ottenere utili informazioni dai dati testuali offrendo esempi concreti e mostrando l’utilizzo di librerie ben note come sci-kit-learn e spaCy.
Link del libro: Analisi del testo applicata con Python
7. Elaborazione del linguaggio naturale in azione
Scritto da Hobson Lane, Cole Howard e Hannes Hapke
Elaborazione del linguaggio naturale in azione fornisce un metodo pratico per studiare NLP. Nel libro vengono trattate una vasta gamma di tecniche e strumenti, tra cui l’analisi del sentiment, la traduzione automatica, l’identificazione delle entità nominate, le espressioni regolari e altre ancora. Offre tutorial passo-passo e esempi concreti per aiutare gli utenti a creare applicazioni di NLP. Che tu sia un principiante o un esperto, questo libro aumenterà la tua comprensione dei principi di NLP.
Link del libro: Elaborazione del linguaggio naturale in azione
Conclusioni
Questi 8 libri di NLP menzionati in questo articolo sono utili per gli scienziati dei dati che desiderano migliorare le proprie conoscenze e competenze in NLP. Queste pubblicazioni offrono consigli utili e intuizioni all’avanguardia, dalle idee di base ai metodi sofisticati.
Il programma BlackBelt di Analytics Vidhya offre un’esperienza di apprendimento completa e avanzata per coloro che desiderano approfondire ulteriormente le proprie competenze. Abbraccia le conoscenze acquisite dai libri di NLP e fai il passo successivo per diventare un data scientist a tutto tondo.
