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Deep Learning for NLP and Speech Recognition

Uday Kamath (Gebundene Ausgabe, Englisch)

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Beschreibung
This textbook explains Deep Learning Architecture, with applications to various NLP Tasks, including Document Classification, Machine Translation, Language Modeling, and Speech Recognition. With the widespread adoption of deep learning, natural language processing (NLP),and speech applications in many areas (including Finance, Healthcare, and Government) there is a growing need for one comprehensive resource that maps deep learning techniques to NLP and speech and provides insights into using the tools and libraries for real-world applications. Deep Learning for NLP and Speech Recognition explains recent deep learning methods applicable to NLP and speech, provides state-of-the-art approaches, and offers real-world case studies with code to provide hands-on experience. Many books focus on deep learning theory or deep learning for NLP-specific tasks while others are cookbooks for tools and libraries, but the constant flux of new algorithms, tools, frameworks, and libraries in a rapidly evolving landscape means that there are few available texts that offer the material in this book. The book is organized into three parts, aligning to different groups of readers and their expertise. The three parts are: Machine Learning, NLP, and Speech Introduction The first part has three chapters that introduce readers to the fields of NLP, speech recognition, deep learning and machine learning with basic theory and hands-on case studies using Python-based tools and libraries. Deep Learning Basics The five chapters in the second part introduce deep learning and various topics that are crucial for speech and text processing, including word embeddings, convolutional neural networks, recurrent neural networks and speech recognition basics. Theory, practical tips, state-of-the-art methods, experimentations and analysis in using the methods discussed in theory on real-world tasks. Advanced Deep Learning Techniques for Text and Speech The third part has five chapters that discuss the latest and cutting-edge research in the areas of deep learning that intersect with NLP and speech. Topics including attention mechanisms, memory augmented networks, transfer learning, multi-task learning, domain adaptation, reinforcement learning, and end-to-end deep learning for speech recognition are covered using case studies.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
24.06.2019
Sprache
Englisch
EAN
9783030145958
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Autor
Uday Kamath
Seitenanzahl
621
Auflage
1st edition 2019
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Deep Learning Architecture, Document Classification, Machine Translation, Language Modeling, Speech Recognition, Natural Language Processing
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz UMX - Programmier- und Skriptsprachen, allgemein
Höhe
254 mm
Breite
17.8 cm

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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