7 шагов к овладению обработкой естественного языка
7 шагов к совершенствованию обработки естественного языка
Никогда не было более захватывающего времени для изучения обработки естественного языка (NLP). У вас есть опыт разработки моделей машинного обучения и вас интересует изучение обработки естественного языка? Возможно, вы уже использовали приложения, основанные на LLM, такие как ChaGPT, и осознали их полезность, и хотите глубже погрузиться в обработку естественного языка?
Возможно, у вас есть и другие причины. Но теперь, когда вы здесь, вот 7-шаговое руководство по изучению NLP. На каждом шаге мы предоставляем:
- Обзор понятий, которые вы должны изучить и понять
- Некоторые образовательные ресурсы
- Проекты, которые вы можете создать
Поехали.
- Раскрытие скрытых шаблонов Введение в иерархическую кластеризацию
- Mistral AI Установка Новых Рекордов За Llama2 в Пространстве Открытого Кода
- «Искусственный интеллект предвзятость и культурные стереотипы эффекты, ограничения и смягчение»
Шаг 1: Python и машинное обучение
В качестве первого шага вам следует построить крепкое основание в программировании на Python. Кроме того, важно владеть библиотеками, такими как NumPy и Pandas для манипуляции с данными. Прежде чем заняться NLP, ознакомьтесь с основами моделей машинного обучения, включая широко используемые алгоритмы обучения с учителем и без учителя.
Ознакомьтесь с библиотеками, такими как scikit-learn, которые упрощают реализацию алгоритмов машинного обучения.
В кратце, вот что вам следует знать:
- Программирование на Python
- Владение библиотеками, такими как NumPy и Pandas
- Основы машинного обучения (от предобработки и исследования данных до оценки и выбора)
- Ознакомленность с обоими парадигмами обучения с учителем и без учителя
- Библиотеки, такие как Scikit-Learn для машинного обучения на Python
Посмотрите этот краш-курс по Scikit-Learn от freeCodeCamp.
Вот некоторые проекты, на которых вы можете поработать:
- Предсказание стоимости жилья
- Предсказание дефолта по кредиту
- Кластеризация для сегментации клиентов
Шаг 2: Основы глубокого обучения
После того, как вы приобрели навыки в машинном обучении и чувствуете себя уверенно в создании и оценке моделей, можете приступить к глубокому обучению.
Начните с понимания нейронных сетей, их структуры и способа обработки данных. Узнайте о функциях активации, функциях потерь и оптимизаторах, которые необходимы для обучения нейронных сетей.
Поймите концепцию обратного распространения ошибки, которое облегчает обучение в нейронных сетях, и спуск по градиенту как метод оптимизации. Ознакомьтесь с фреймворками глубокого обучения, такими как TensorFlow и PyTorch для практической реализации.
В кратце, вот что вам следует знать:
- Нейронные сети и их архитектура
- Функции активации, функции потерь и оптимизаторы
- Обратное распространение и градиентный спуск
- Фреймворки, такие как TensorFlow и PyTorch
Следующие ресурсы помогут вам освоить основы PyTorch и TensorFlow:
Вы можете применить свои знания, работая над следующими проектами:
- Распознавание рукописных цифр
- Классификация изображений на CIFAR-10 или подобных наборах данных
Шаг 3: Основы NLP и важные лингвистические концепции
Начните с понимания, что такое NLP и его широкого спектра применений, от анализа настроений до машинного перевода, ответов на вопросы и далее.
Поймите лингвистические концепции, такие как токенизация, которая включает разделение текста на более мелкие единицы (токены). Узнайте о стемминге и лемматизации, методиках, которые сокращают слова до основных форм.
Изучите также задачи, такие как частеречная разметка и распознавание именованных сущностей.
В итоге, вам следует знать:
- Введение в NLP и его применения
- Токенизация, стемминг и лемматизация
- Частеречная разметка и распознавание именованных сущностей
- Основы лингвистических концепций, таких как синтаксис, семантика и синтаксический анализ зависимостей
Лекции по синтаксическому анализу зависимостей из CS 224n дадут хорошее представление о лингвистических концепциях, которые вам понадобятся. Свободная книга Natural language Processing with Python (NLTK) также является хорошим справочным ресурсом.
Попробуйте создать приложение для распознавания именованных сущностей (NER) для выбранного вами случая использования (анализ резюме и других документов).
Шаг 4: Традиционные техники обработки естественного языка
До того, как глубокое обучение изменит представление о НЛП, были разработаны традиционные техники. Вам следует понять модель мешка слов (BoW) и TF-IDF, которые преобразуют текстовые данные в числовую форму для моделей машинного обучения.
Узнайте больше о N-граммах, которые улавливают контекст слов и о их применении в классификации текста. Затем изучите техники анализа тональности и суммирования текста. Также понимайте скрытые марковские модели (HMM) для задач, таких как определение частей речи, факторизация матрицы и другие алгоритмы, такие как латентное распределение Дирихле (LDA) для моделирования тем.
Итак, вам следует ознакомиться с:
- Моделью мешка слов (BoW) и TF-IDF
- N-граммами и классификацией текста
- Анализом тональности, моделированием тем и суммированием текста
- Скрытыми марковскими моделями (HMM) для определения частей речи
Вот ресурс для изучения: Полное руководство по обработке естественного языка с использованием Python.
И пара идей для проектов:
- Классификатор спама
- Моделирование тем на ленте новостей или аналогичном наборе данных
Шаг 5: Глубокое обучение для обработки естественного языка
На данный момент вы знакомы с основами НЛП и глубокого обучения. Теперь примените свои знания глубокого обучения к задачам НЛП. Начнем с моделей векторных представлений слов, таких как Word2Vec и GloVe, которые представляют слова в виде плотных векторов и улавливают семантические отношения.
Затем изучите последовательные модели, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) для обработки последовательных данных. Понимайте модели долгой краткосрочной памяти (LSTM) и единицы с открывающими механизмами (GRU), известные своей способностью улавливать долгосрочные зависимости в текстовых данных. Исследуйте модели секвенций для задач, таких как машинный перевод.
Подведем итог:
- Рекуррентные нейронные сети (RNN)
- Модели LSTM и GRU
- Модели секвенций
CS 224n: Обработка естественного языка с глубоким обучением – отличный ресурс.
Несколько идей для проектов:
- Приложение машинного перевода
- Ответы на вопросы в пользовательском корпусе
Шаг 6: Обработка естественного языка с помощью трансформеров
Внедрение трансформеров радикально изменяет НЛП. Поймите механизм внимания, ключевой компонент трансформеров, позволяющий моделям сосредоточиться на значимых частях входных данных. Узнайте о архитектуре трансформера и различных применениях.
Вам следует понимать:
- Механизм внимания и его значение
- Основы архитектуры трансформера
- Применение трансформеров
- Использование предобученных языковых моделей; донастройка предобученных моделей для конкретных задач НЛП
Самый полный ресурс по изучению НЛП с использованием трансформеров – курс Transformers от команды HuggingFace.
Интересные проекты, которые можно создать:
- Чат-бот/виртуальный помощник для клиентов
- Обнаружение эмоций в тексте
Шаг 7: Создавайте проекты, продолжайте обучаться и быть в курсе событий
В быстро развивающейся области, такой как обработка естественного языка (или любая другая область в общем случае), вы можете продолжать обучаться и покорять более сложные проекты.
Работа над проектами имеет важное значение, так как они обеспечивают практический опыт и укрепляют ваше понимание концепций. Кроме того, поддержание активного взаимодействия с научным сообществом по NLP через блоги, научные статьи и онлайн-сообщества поможет вам быть в курсе последних достижений в области NLP.
ChatGPT от OpenAI появился на рынке в конце 2022 года, и GPT-4 был выпущен в начале 2023 года. В то же время (мы видели и по-прежнему наблюдаем) выходит множество open-source моделей больших языковых моделей, помощников по программированию, основанных на LLM, новых эффективных техник донастройки и многое другое.
Если вы хотите улучшить свою работу с LLM, вот двухчастная подборка полезных ресурсов:
- Лучшие бесплатные курсы по большим языковым моделям
- Еще больше бесплатных курсов по большим языковым моделям
Вы также можете исследовать такие фреймворки, как Langchain и LlamaIndex, чтобы создавать полезные и интересные приложения на основе LLM.
Заключение
Я надеюсь, что вам понравился этот руководство по освоению NLP. Вот обзор 7 шагов:
- Шаг 1: Основы Python и ML
- Шаг 2: Основы глубокого обучения
- Шаг 3: NLP 101 и основные лингвистические концепции
- Шаг 4: Традиционные техники NLP
- Шаг 5: Глубокое обучение для NLP
- Шаг 6: NLP с использованием трансформеров
- Шаг 7: Создавайте проекты, продолжайте учиться и быть в курсе текущих событий!
Если вы ищете учебники, проектные инструкции и многое другое, ознакомьтесь с сборником ресурсов по NLP на VoAGI.
Bala Priya C – разработчик и технический писатель из Индии. Ей нравится работать в области математики, программирования, науки о данных и создания контента. Её интересы и экспертиза включают DevOps, науку о данных и обработку естественного языка. Она любит чтение, писание, программирование и кофе! В настоящее время она работает над обучением и делится своими знаниями с сообществом разработчиков, создавая учебники, руководства, статьи и многое другое.
