Это классическое руководство посвящено применению нейросетевых моделей к обработке данных естественного языка (Natural Language Processing - NLP) .; ; В первой половине книги рассматриваются основы машинного обучения с учителем на лингвистических данных и применение векторных, а не символических представлений слов. Обсуждается также абстракция графа вычислений, которая позволяет легко определять и обучать произвольные нейронные сети и лежит в основе современных программных нейросетевых библиотек.; ; Во второй части вводятся более специализированные нейросетевые архитектуры, включая одномерные сверточные сети, рекуррентные нейронные сети, модели условной генерации и модели с механизмом внимания. Эти архитектуры и методы - движущая сила современных алгоритмов машинного перевода, синтаксического анализа и многих других приложений. Наконец, обсуждаются древовидные сети, структурное предсказание и перспективы многозадачного обучения.; ; Издание предназначено студентам вузов, а также специалистам в области машинного перевода и нейронных сетей.
