Anotación del lenguaje natural para el aprendizaje automático: Guía de creación de corpus para aplicaciones

Opiniones de los lectores

El libro ha sido muy elogiado por su enfoque informativo y directo, sobre todo en el contexto de proyectos de PNL y aprendizaje automático. Los lectores lo consideran didáctico, útil para crear aplicaciones y un gran recurso con orientaciones prácticas sobre anotación y creación de corpus.

Es informativo y didáctico, fácil de seguir, proporciona una orientación clara sobre la anotación para la PNL, recursos valiosos para proyectos de PNL, adecuado tanto para principiantes como para desarrolladores experimentados, y ofrece nuevas perspectivas.

Algunos lectores no están seguros de su utilidad para sus necesidades específicas, y una reseña da a entender que el contenido puede asustar debido a su documentación sobre temas ecológicos.

(basado en 8 opiniones de lectores)

Título original:

Natural Language Annotation for Machine Learning: A Guide to Corpus-Building for Applications

Contenido del libro:

Cree su propio corpus de entrenamiento en lenguaje natural para el aprendizaje automático. Tanto si trabaja con inglés, chino o cualquier otro lenguaje natural, este libro práctico le guiará a través de un ciclo de desarrollo de anotaciones de eficacia probada: el proceso de añadir metadatos a su corpus de entrenamiento para ayudar a los algoritmos de ML a trabajar de forma más eficiente. No es necesario tener experiencia en programación o lingüística para empezar.

Utilizando ejemplos detallados en cada paso, aprenderá cómo el proceso de desarrollo de anotaciones MATTER le ayuda a Modelar, Anotar, Tluir, Testinar, Evaluar y Revisar su corpus de entrenamiento. También obtendrá un recorrido completo por un proyecto de anotación del mundo real.

⬤ Definir un objetivo claro de anotación antes de recopilar el conjunto de datos (corpus).

⬤ Aprenda herramientas para analizar el contenido lingüístico de su corpus.

⬤ Construir un modelo y una especificación para su proyecto de anotación.

⬤ Examine los distintos formatos de anotación, desde el XML básico hasta el Marco de Anotación Lingüística.

⬤ Crear un corpus de referencia que pueda utilizarse para entrenar y probar algoritmos de ML.

⬤ Seleccionar los algoritmos de ML que procesarán los datos anotados.

⬤ Evaluar los resultados de las pruebas y revisar la tarea de anotación.

⬤ Aprender a utilizar software ligero para anotar textos y adjudicar las anotaciones.

Este libro es el compañero perfecto de Natural Language Processing with Python de O'Reilly.