کتاب Natural Language Processing with Flair (پردازش زبان طبیعی با Flair: راهنمای عملی برای درک و حل مشکلات NLP با Flair) یک منبع جامع برای آموزش ابزار Flair می‌باشد. این کتاب در 10 فصل به آموزش مقدمات NLP و به دنبال آن پیاده‌سازی مفاهیم آن با استفاده از Flair می‌باشد.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Natural Language Processing with Flair را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب Natural Language Processing with Flair:
پردازش زبان طبیعی (NLP) در حال حاضر یکی از سریع‌ترین زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است که پیشرفت‌ها یا تغییرات جدید در چارچوب‌های NLP روزانه اتفاق می‌افتد. برای هرکسی که تازه وارد این حوزه شده است، دشوار است که بداند از کجا شروع کند، کدام ایده قدیمی است، کدام یک هنوز مرتبط هستند، و کدامیک به زودی تبدیل به پیشرفته خواهند شد.
به طور مشابه، افرادی که دارای پیشینه نظری قوی NLP با هدف کسب تجربه عملی در NLP هستند، با توجه به عرضه بیش از حد گزینه‌های مختلف در حال حاضر در جامعه منبع باز، انتخاب کتابخانه یا چارچوب NLP مناسب برایشان مشکل خواهد بود. به عنوان فردی که از Flair هم به صورت حرفه‌ای و هم برای پروژه‌های شخصی استفاده کرده است، برای من سخت است که چارچوب دیگری را که به همان اندازه بصری، مرتبط و مملو از پیشرفته‌ترین و آماده استفاده باشد، توصیه کنم. مدل‌هایی به عنوان Flair.
جالب‌ترین چیز در مورد Flair ممکن است سادگی، عملکرد یا سهولت استفاده آن نباشد. در عوض، این به نحوه طراحی اولیه Flair مربوط می‌شود. اولین نسخه هرگز قرار نبود به عنوان یک چارچوب NLP تمام عیار عمل کند.
اولین نسخه از Flair (نسخه 1.1)، در اصل، صرفاً ابزاری بود که به عنوان پیاده‌سازی واقعی جاسازی‌های Flair عمل می‌کرد – مفهومی که به مدل‌های برچسب‌گذاری دنباله Flair عملکرد شگفت‌انگیزشان را می‌دهد. تا نسخه‌های بعدی Flair بود که کتابخانه مدل‌های Transformer، مدل‌های طبقه‌بندی متن و ابزارهای دیگری را معرفی کرد که معمولاً از یک چارچوب NLP مستقر انتظار دارید.
هر کسی که قصد ساخت راه‌حل‌های NLP در دنیای واقعی را دارد، باید بین صرف زمان برای یادگیری بیشتر در مورد تئوری NLP و تلاش برای انتخاب رویکرد مهندسی مناسب دست و پنجه نرم کند. این کتاب به شما کمک می‌کند تا تعادل مناسب بین هر دو را پیدا کنید. این شما را با مقدار مناسبی از مبانی نظری مسلح می‌کند تا به درک مفاهیم اساسی NLP کمک کند و همچنین به شما کمک کند دانش و تجربه مهندسی کافی کسب کنید تا بتوانید از Flair به طور ماهرانه استفاده کنید.
بیشتر بخوانید: کتاب Transformers for Natural Language Processing
این کتاب برای چه کسی است؟
کتاب Natural Language Processing with Flair برای هرکسی است که مشتاق یادگیری NLP از طریق یکی از مبتدی‌ترین و در عین حال قدرتمندترین کتابخانه‌های Python NLP موجود است. مخاطبان شامل دانشجویان مهندسی نرم افزار، توسعه‌دهندگان، دانشمندان داده، و هر کسی که در حال انتقال به NLP است و علاقه‌مند به یادگیری در مورد رویکردهای عملی برای حل مشکلات با Flair است. با این حال، این کتاب برای خوانندگانی که قصد دارند درک نظری عمیقی از ریاضیات پشت NLP داشته باشند، توصیه نمی‌شود. برای استفاده حداکثری از این کتاب، دانش سطح مبتدی پایتون توصیه می‌شود.
کتاب Natural Language Processing with Flair همچنین فرصتی برای هر کسی است که امیدوار است در جامعه منبع باز مشارکت کند. می‌توانید اشکالات را برطرف کنید، آموزش‌های جدیدی ایجاد کنید، اسناد را گسترش دهید، با ساختن مدل‌های از پیش آموزش‌دیده، پشتیبانی از زبان‌های جدید را اضافه کنید، یا به سادگی مشکلات جدید GitHub را با پیشنهاداتی در مورد بهبود Flair باز کنید. دانشی که با خواندن و انجام تمرین‌های این کتاب به‌دست می‌آید، کمک قابل توجهی به شما در راه تبدیل شدن به یک مشارکت‌کننده فعال Flair می‌کند.
آنچه کتاب Natural Language Processing with Flair پوشش می‌دهد:
فصل 1، مقدمه‌ای بر Flair، مروری سریع بر NLP و مشکلات و تکنیک‌های اساسی آن ارائه می‌دهد. سپس این فصل Flair را معرفی می‌کند و نحوه تنظیم محیط محلی خود را نشان می‌دهد.
فصل 2 کتاب Natural Language Processing with Flair، انواع پایه Flair، نحو پایه Flair، کلاس‌های معمولی و روش‌های آن را معرفی می‌کند.
فصل 3، Embeddings in Flair، مفهوم نهفته در واژه و سند و نقش آنها در NLP را توضیح می‌دهد. تمام انواع مختلف تعبیه‌های موجود در Flair را شرح می‌دهد.
فصل 4، برچسب‌گذاری دنباله‌ای، برچسب‌گذاری توالی و انواع فرعی آن، مانند شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده و برچسب‌گذاری بخشی از گفتار را توضیح می‌دهد. این فصل همچنین نحوه استفاده از برچسب‌های دنباله‌ای از قبل آموزش‌دیده‌شده را در Flair نشان می‌دهد.
فصل 5 کتاب Natural Language Processing with Flair، مدل‌های برچسب‌گذاری دنباله آموزشی، نحوه آموزش، ذخیره و استفاده از مدل‌های برچسب‌گذاری توالی سفارشی در Flair را توضیح می‌دهد.
فصل 6، بهینه‌سازی هایپرپارامتر در Flair، اهمیت استفاده از فراپارامترهای مناسب برای آموزش مدل را نشان می‌دهد. ابزارهای بهینه‌سازی هایپرپارامتر را در پایتون معرفی می‌کند و نحوه انجام بهینه سازی هایپرپارامتر در Flair را توضیح می‌دهد.
فصل 7، آموزش تعبیه‌های خود، نحوه آموزش تعبیه‌های سفارشی در Flair و نحوه استفاده از تکنیک‌های ارزیابی مختلف برای اندازه‌گیری موفقیت را توضیح می‌دهد.
فصل 8 کتاب Natural Language Processing with Flair، طبقه‌بندی متن در Flair، مشکل طبقه‌بندی متن را معرفی می‌کند. این فصل نحوه استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده و همچنین نحوه آموزش طبقه‌بندی‌کننده‌های سفارشی را نشان می‌دهد. همچنین یک رویکرد جدید برای طبقه‌بندی متن به نام TARS معرفی می‌کند.
فصل نهم، استقرار و استفاده از مدل‌ها در تولید، در مورد چالش‌های استقرار و استفاده از مدل‌های NLP در تولید صحبت می‌کند. این فصل نحوه تنظیم خدمات NLP حداقل محصول قابل دوام سفارشی و نحوه میزبانی مدل‌های Flair را در مرکز مدل‌های Hugging Face نشان می‌دهد.
فصل 10، تمرین عملی – ساختن یک ربات تجاری با Flair، یک مشکل دنیای واقعی را به عنوان بخشی از تمرین عملی با ساخت یک ربات معاملاتی با Flair حل می‌کند.
سرفصل‌های کتاب Natural Language Processing with Flair:
- Contributors
- About the author
- About the reviewers
- Preface
- Part 1: Understanding and Solving NLP with Flair
- Chapter 1: Introduction to Flair
- Chapter 2: Flair Base Types
- Chapter 3: Embeddings in Flair
- Chapter 4: Sequence Tagging
- Part 2: Deep Dive into Flair – Training Custom Models
- Chapter 5: Training Sequence Labeling Models
- Chapter 6: Hyperparameter Optimization in Flair
- Chapter 7: Train Your Own Embeddings
- Chapter 8: Text Classification in Flair
- Part 3: Real-World Applications with Flair
- Chapter 9: Deploying and Using Models in Production
- Chapter 10: Hands-On Exercise – Building a Trading Bot with Flair
- Other Books You May Enjoy
جهت دانلود کتاب Natural Language Processing with Flair می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.