Нейросетевые методы в обработке естественного языка

Это классическое руководство посвящено применению нейросетевых моделей
к обработке данных естественного языка (Natural Language Processing – NLP). Рас-
сматриваются основы машинного обучения с учителем на лингвистических данных
и применение векторных, а не символических представлений слов. Обсуждается
абстракция графа вычислений, которая позволяет легко определять и обучать произ-
вольные нейронные сети и лежит в основе современных программных нейросетевых
библиотек. Также даются обзорные сведения специализированных нейросетевых
архитектур, включая одномерные сверточные сети, рекуррентные нейронные сети,
модели условной генерации и модели с механизмом внимания.
Издание предназначено студентам вузов, а также специалистам в области машин-
ного перевода и нейронных сетей.
Предполагается знание теории вероятностей, алгебры и математического анализа,
а также базовое владение алгоритмами и структурами данных.