Con l'intensificarsi della diffusione dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale, il ruolo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) diventa sempre più importante nella comunicazione tra i computer e le persone. La crescente attenzione nei confronti della NLP determina un aumento della disponibilità di risorse online, ma a volte è necessario un buon libro per capire le basi di un argomento così complesso e sfaccettato. I libri possono migliorare le conoscenze generali nel campo dei dati e contengono informazioni fondamentali che offrono ai lettori un'ottima introduzione alla NLP o chiariscono le principali teorie, con esempi tratti dalla vita reale.
Ti consigliamo otto libri per espandere le tue conoscenze e per acquisire dimestichezza con le opportunità che la NLP offre alle persone, alle aziende e alla società. Per tutti i livelli di competenza in campo analitico.
1. "Speech and Language Processing"
Autori: Daniel Jurafsky e James H. Martin
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Uno dei libri sulla NLP più largamente citati e consigliati, scritto da Dan Jurafsky, professore alla Stanford University, e da James Martin, professore alla University of Colorado, rappresenta una guida approfondita sul tema dell'elaborazione del linguaggio. È stato realizzato come testo per i corsi di laurea o di perfezionamento in NLP o in linguistica computazionale, ma è anche una lettura obbligatoria per chiunque voglia immergersi nella teoria e nell'applicazione dell'elaborazione linguistica, per far crescere e potenziare le proprie capacità di analisi.
Il libro è alla seconda edizione e Jurafsky e Martin stanno lavorando alla terza, che dovrebbe essere disponibile nel corso di quest'anno. Visualizza un estratto nella pagina web di Jurafsky a Stanford.
2. "Natural Language Understanding"
Autore: James Allen
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Questo libro, considerato un classico, è un'altra guida introduttiva alla NLP. Anche se è stato pubblicato nel 1994, è molto attuale per quanto riguarda le odierne discussioni e attività di analisi; è stato apprezzato da generazioni di ricercatori e docenti nel campo della NLP. Presenta le principali tecniche e i concetti necessari per costruire dei sistemi NLP, illustrandone le relative teorie senza opprimere il lettore con gergo tecnico.
3. "Handbook of Natural Language Processing"
Autori: Nitin Indurkhya e Fred J. Damerau
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Questo completo e moderno manuale sulla elaborazione del linguaggio naturale offre strumenti e tecniche per sviluppare e implementare la NLP nei sistemi informatici. Il libro è suddiviso in tre sezioni: tecniche classiche (compresi gli approcci simbolici ed empirici), approcci statistici alla NLP e diverse applicazioni, dalla visualizzazione delle informazioni alla costruzione di ontologie, fino al text mining in campo biomedico.
La seconda edizione ha una portata multilingue, con le lingue europee e asiatiche oltre all'inglese; pone inoltre maggiore enfasi sugli approcci statistici. Presenta anche una nuova sezione dedicata alle applicazioni, in cui vengono trattate aree emergenti come l'analisi del sentiment. È un ottimo punto di partenza per imparare ad applicare la NLP ai sistemi informatici.
4. "The Handbook of Computational Linguistics and Natural Language Processing"
Autori: Alexander Clark, Chris Fox e Shalom Lappin
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Analogamente all'"Handbook of Natural Language Processing", questo libro propone una panoramica sui concetti, sulle metodologie e sulle applicazioni della NLP e della linguistica computazionale presentati in modo accessibile e facilmente comprensibile. Offre un'introduzione ai principali aspetti teorici e alle fondamentali applicazioni ingegneristiche che il lavoro della NLP ha creato per far progredire la disciplina. Teorie e applicazioni pratiche procedono di pari passo per mostrare le relazioni nella ricerca linguistica, come rilevato dai migliori ricercatori nel campo della NLP. È un'eccellente risorsa per gli studenti e gli specialisti della NLP che sviluppano applicazioni di NLP nei laboratori delle aziende di software.
5. "The Oxford Handbook of Computational Linguistics"
Autore: Ruslan Mitkov
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Questo manuale descrive i principali concetti, i metodi e le applicazioni della linguistica computazionale in un modo comprensibile a laureandi e non specialisti. Come spiegato su Amazon, costituisce un punto di riferimento all'avanguardia per uno dei campi più attivi e produttivi della linguistica. Molti linguisti e ricercatori in campi come l'informatica, l'intelligenza artificiale, l'ingegneria del linguaggio e le scienze cognitive lo troveranno interessante e pratico. Inizia esponendo i fondamenti della linguistica, seguiti da una panoramica delle attuali attività, tecniche e strumenti per l'elaborazione del linguaggio naturale, rivolgendosi ai ricercatori più esperti nel campo del linguaggio computazionale. Un libro utile sia ai non specialisti che agli studenti di post-dottorato.
6. "Foundations of Statistical Natural Language Processing"
Autori: Christopher Manning e Hinrich Schuetze
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Un altro libro realizzato dai docenti di Stanford: questo è stato scritto da Christopher Manning, collega di Jurafsky. Hanno tenuto un corso introduttivo molto apprezzato sulla NLP a Stanford. Il coautore di Manning è professore di linguistica computazionale presso la Ludwig-Maximilians-Universität, in Germania.
Il libro presenta un'introduzione ai metodi statistici per la NLP e delle valide basi per capire i nuovi metodi di NLP e favorire la creazione di strumenti per la NLP. Sono trattate anche le basi matematiche e linguistiche, oltre ai metodi statistici, per supportare il lettore nella creazione di applicazioni di elaborazione del linguaggio.
7. "Natural Language Processing with Python: Analyzing Text with the Natural Language Toolkit"
Autori: Steven Bird, Ewan Klein e Edward Loper
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Questo libro offre un'utile introduzione al campo della NLP, con un orientamento specifico alla programmazione. Se vuoi avere a portata di mano una fonte pratica di informazioni, che tu sia un principiante della NLP, un linguista computazionale o uno sviluppatore esperto di intelligenza artificiale, contiene centinaia di esempi completi e di esercizi progressivi per concretizzare la NLP. Si può usare per lo studio individuale, come libro di testo di un corso di NLP o di linguistica computazionale oppure come complemento nei corsi di intelligenza artificiale, di text mining o di linguistica dei corpora.
Ti incuriosisce il linguaggio di programmazione Python? Ti accompagnerà nella creazione di programmi in Python per analizzare dati non strutturati, come quelli del linguaggio; è consigliabile scaricare Python e il Natural Language Toolkit. Su un sito parallelo gli autori hanno aggiornato il libro per lavorare con Python 3 e NLTK 3.
8. "Big Data Analytics Methods: Modern Analytics Techniques for the 21st Century: The Data Scientist's Manual to Data Mining, Deep Learning & Natural Language Processing"
Autore: Peter Ghavami
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Il libro di Peter potrebbe apparire scoraggiante a un principiante della NLP, ma è un utile manuale completo per chi ha dimestichezza con la NLP e con la sua relazione con i Big Data nel mondo attuale. È anche un utile riferimento per i data scientist, gli analisti, i manager e i professionisti della business intelligence. Con più di cento tecniche e metodi di analisi, riteniamo che sarà tra i preferiti degli esperti di analisi più affermati.
Tratta di tutto, dall'apprendimento automatico alla modellazione predittiva, fino all'analisi dei cluster. Espone inoltre argomenti di data science, come la visualizzazione dei dati, la previsione e l'analisi della regressione, oltre a tematiche legate alla NLP, come le reti neurali, il deep learning e l'intelligenza artificiale. Sono trattati in modo approfondito ed esteso, ma Peter entra anche nel merito della terminologia e delle basi matematiche.
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