Los 7 mejores libros de Procesamiento del Lenguaje Natural que todo científico de datos debe leer

Los 7 mejores libros de Procesamiento del Lenguaje Natural para científicos de datos

Introducción

Los avances recientes en el procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) son esenciales para que los científicos de datos se mantengan actualizados. Los libros de NLP son fuentes invaluables que brindan conocimientos en profundidad, orientación práctica y técnicas de vanguardia en el campo. Examinaremos los 8 mejores libros de NLP en este artículo, los cuales son lecturas indispensables para los científicos de datos. Los principios del NLP y las técnicas de aprendizaje profundo de vanguardia están cubiertos en estas obras. Estos libros mejorarán tu comprensión y competencia en NLP, ya seas un principiante o un profesional establecido.

¿Qué es NLP?

El Procesamiento del Lenguaje Natural es un campo de la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Implica desarrollar algoritmos y técnicas que permitan a las computadoras comprender, interpretar y generar lenguaje humano de manera que facilite tareas como la traducción de idiomas, el análisis de sentimientos, los chatbots y la recuperación de información.

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1. Speech and Language Processing

Escrito por Daniel Jurafsky y James H. Martin

Speech and Language Processing se considera el manual más completo sobre NLP e incluye métodos tanto de procesamiento de voz como de lenguaje. Este libro introduce conceptos fundamentales, temas de investigación de vanguardia y algoritmos. Ofrece ejercicios y ejemplos del mundo real para lectores de todos los niveles de habilidad, convirtiéndolo en un recurso útil para construir una base sólida en NLP.

• Sabemos que las LLM pueden utilizar herramientas, ¿pero sabías que también pueden crear nuevas herramientas? Conoce a las LLM como fabricantes de herramientas (LATM) un sistema de bucle cerrado que permite a las LLM crear sus propias herramientas reutilizables.
• Este artículo de IA propone Retentive Networks (RetNet) como una arquitectura base para modelos de lenguaje grandes logrando paralelismo de entrenamiento, inferencia de bajo costo y buen rendimiento
• Investigadores de CMU proponen GILL un método de IA para fusionar LLMs con modelos de codificador y decodificador de imágenes

Enlace del libro: Speech and Language Processing

2. Natural Language Processing with Python

Escrito por Steven Bird, Ewan Klein y Edward Loper

El curso Natural Language Processing with Python es una buena opción si quieres aprender haciendo. Este libro demuestra cómo desarrollar algoritmos de NLP utilizando Python y módulos conocidos como NLTK (Natural Language Toolkit). Los procesos importantes de NLP incluyen el análisis de sentimientos, el reconocimiento de entidades nombradas, el etiquetado de partes de la oración, la tokenización y las entidades nombradas. Este libro de NLP te permite usar ideas de NLP en entornos del mundo real al proporcionar ejemplos útiles y fragmentos de código.

Enlace del libro: Natural Language Processing with Python

3. Foundations of Statistical Natural Language Processing

Escrito por Christopher D. Manning y Hinrich Schütze

Para los científicos de datos que buscan obtener una comprensión sólida de los fundamentos estadísticos de NLP, se recomienda altamente este libro de Hinrich Schütze. Incluyendo modelado de lenguaje, etiquetado de partes de la oración, análisis sintáctico y traducción automática, esta guía exhaustiva examina una amplia gama de métodos y modelos estadísticos esenciales para NLP. El libro brinda a los usuarios las habilidades para abordar con éxito desafiantes problemas de NLP al fusionar explicaciones teóricas con ejemplos y actividades del mundo real.

Este libro ofrece información perspicaz sobre las ideas y los procesos fundamentales que subyacen a las aplicaciones efectivas de NLP debido a su enfoque en los métodos estadísticos. Independientemente de tu formación o experiencia, “Foundations of Statistical Natural Language Processing” profundizará tu conocimiento de NLP y te permitirá utilizar métodos estadísticos para analizar el lenguaje de manera más efectiva.

Enlace del libro: Foundations of Statistical Natural Language Processing

4. Deep Learning for Natural Language Processing

Escrito por Palash Goyal, Sumit Pandey, Karan Jain y Karan Nagpal

El estudio sobre Deep Learning for Natural Language Processing investiga las posibilidades de los métodos de deep learning en aplicaciones de NLP. El deep learning ha revolucionado el NLP. Solo un puñado de modelos sofisticados como Transformers, redes neuronales recurrentes (RNN), redes neuronales convolucionales (CNN) y word embeddings son algunas de las arquitecturas de redes neuronales abordadas en el libro. Investiga actividades que incluyen el análisis de sentimientos, la generación de texto y la traducción automática. Este libro de NLP es perfecto para los científicos de datos que desean aprender más sobre métodos de vanguardia y utilizar el deep learning para aplicaciones de NLP.

Enlace del libro: Deep Learning for Natural Language Processing

5. NLP with PyTorch

Escrito por Delip Rao y Brian McMahan

PyTorch ha ganado popularidad en el campo del aprendizaje profundo. Después de una breve introducción a PyTorch, el libro discute varias técnicas específicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), incluyendo etiquetado de secuencias, categorización de texto y síntesis de lenguaje. Ofrece a los lectores ejemplos concretos e implementaciones de código para que puedan utilizar PyTorch en la introducción de proyectos de NLP y obtener experiencia práctica de primera mano.

Enlace del libro: Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) con PyTorch

6. Análisis de Texto Aplicado con Python

Escrito por Benjamin Bengfort, Rebecca Bilbro y Tony Ojeda

Utilizando el lenguaje de programación Python, Análisis de Texto Aplicado con Python es un manual útil que discute numerosos métodos de análisis de texto. Examina el análisis de sentimiento, la modelización de temas, la extracción de características y la clasificación de documentos. Este libro brinda a los científicos de datos las herramientas para obtener información útil a partir de datos textuales, ofreciendo ejemplos del mundo real y mostrando el uso de bibliotecas conocidas como sci-kit-learn y spaCy.

Enlace del libro: Análisis de Texto Aplicado con Python

7. Procesamiento del Lenguaje Natural en Acción

Escrito por Hobson Lane, Cole Howard y Hannes Hapke

Procesamiento del Lenguaje Natural en Acción proporciona un método práctico para estudiar NLP. El libro cubre una amplia gama de técnicas y herramientas, incluyendo análisis de sentimiento, traducción automática, identificación de entidades nombradas, expresiones regulares y otros. Proporciona tutoriales paso a paso y ejemplos del mundo real para ayudar a los usuarios a crear aplicaciones de NLP. Ya sea que seas un principiante o un practicante experimentado, este libro aumentará tu comprensión de los principios de NLP.

Enlace del libro: Procesamiento del Lenguaje Natural en Acción

Conclusión

Estos 8 libros de NLP mencionados en esta publicación son útiles para los científicos de datos que desean mejorar sus conocimientos y habilidades en NLP. Estas publicaciones ofrecen consejos útiles y conocimientos de vanguardia, desde ideas básicas hasta métodos sofisticados.

El programa BlackBelt de Analytics Vidhya ofrece una experiencia de aprendizaje integral y avanzada para aquellos que buscan mejorar aún más su experiencia. Aprovecha el conocimiento adquirido de los libros de NLP y da el siguiente paso para convertirte en un científico de datos de alto nivel.

Preguntas Frecuentes

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