MENU

Przetwarzanie języka naturalnego w akcji

(eBook)

Rozumienie, analiza i generowanie tekstu w Pythonie na przykładzie języka angielskiego

Formaty:
mobi
ePub

Zabezpieczenie: plik chroniony przez Watermark
Watermark
Znak wodny czyli Watermark to zaszyfrowana informacja o użytkowniku, który zakupił produkt. Dzięki temu łatwo jest zidentyfikować użytkownika, który rozpowszechnił produkt w sposób niezgodny z prawem. Ten rodzaj zabezpieczenia jest zdecydowanie najbardziej przyjazny dla użytkownika, ponieważ aby otworzyć książkę zabezpieczoną Watermarkiem nie jest potrzebne konto Adobe ID oraz autoryzacja urządzenia.
2.80  [13 ocen]
Dodaj recenzję
Rozwiń szczegóły »
Dostępne warianty:
Cena katalogowa: 129,00 zł
Najniższa cena z 30 dni: 77,40 zł
Cena produktu

Cena katalogowa – rynkowa cena produktu, często jest drukowana przez wydawcę na książce.

Najniższa cena z 30 dni – najniższa cena sprzedaży produktu w księgarni z ostatnich 30 dni, obowiązująca przed zmianą ceny.

Wszystkie ceny, łącznie z ceną sprzedaży, zawierają podatek VAT.

99,33
Dodaj do schowka
Dostępność: online po opłaceniu
Produkt elektroniczny Plik do pobrania po realizacji zamówienia

Przetwarzanie języka naturalnego w akcji

Przetwarzanie języka naturalnego w akcji autorstwa Hobsona Lane’a, Hannesa Maxa Hapke i Cole’a Howarda to przewodnik po tworzeniu maszyn, które potrafią czytać i interpretować ludzki język. Użyjecie w nim łatwo dostępnych pakietów Pythona, aby wychwycić znaczenie tekstu i odpowiednio zareagować. Książka poszerza tradycyjne podejścia do przetwarzania języka naturalnego (Natural Language Processing, NLP) o sieci neuronowe, nowoczesne algorytmy głębokiego uczenia się i techniki generatywne w miarę rozwiązywania rzeczywistych problemów, takich jak wyodrębnianie dat i nazwisk, komponowanie tekstu i odpowiadanie na pytania w swobodnej formie.
Niektóre zdania tej książki zostały napisane przez NLP! Czy potraficie odgadnąć które?

W książce :
• Praca z Keras, TensorFlow, gensim i scikit-learn
• NLP oparte na regułach i danych
• Skalowalne potoki
Polskie wydanie zostało wzbogacone o dodatkowy rozdział, który omawia przetwarzanie języka naturalnego na podstawie języka polskiego, autorstwa dr Łukasza Kobylińskiego i Ryszarda Tuory.

  • Sposób dostarczenia produktu elektronicznego
    Produkty elektroniczne takie jak Ebooki czy Audiobooki są udostępniane online po opłaceniu zamówienia kartą lub przelewem na stronie Twoje konto > Biblioteka.
    Pliki można pobrać zazwyczaj w ciągu kilku-kilkunastu minut po uzyskaniu poprawnej autoryzacji płatności, choć w przypadku niektórych publikacji elektronicznych czas oczekiwania może być nieco dłuższy.
    Sprzedaż terytorialna towarów elektronicznych jest regulowana wyłącznie ograniczeniami terytorialnymi licencji konkretnych produktów.
  • Ważne informacje techniczne
    Minimalne wymagania sprzętowe:
    procesor: architektura x86 1GHz lub odpowiedniki w pozostałych architekturach
    Pamięć operacyjna: 512MB
    Monitor i karta graficzna: zgodny ze standardem XGA, minimalna rozdzielczość 1024x768 16bit
    Dysk twardy: dowolny obsługujący system operacyjny z minimalnie 100MB wolnego miejsca
    Mysz lub inny manipulator + klawiatura
    Karta sieciowa/modem: umożliwiająca dostęp do sieci Internet z prędkością 512kb/s
    Minimalne wymagania oprogramowania:
    System Operacyjny: System MS Windows 95 i wyżej, Linux z X.ORG, MacOS 9 lub wyżej, najnowsze systemy mobilne: Android, iPhone, SymbianOS, Windows Mobile
    Przeglądarka internetowa: Internet Explorer 7 lub wyżej, Opera 9 i wyżej, FireFox 2 i wyżej, Chrome 1.0 i wyżej, Safari 5
    Przeglądarka z obsługą ciasteczek i włączoną obsługą JavaScript
    Zalecany plugin Flash Player w wersji 10.0 lub wyżej.
    Informacja o formatach plików:
    • PDF - format polecany do czytania na laptopach oraz komputerach stacjonarnych.
    • EPUB - format pliku, który umożliwia czytanie książek elektronicznych na urządzeniach z mniejszymi ekranami (np. e-czytnik lub smartfon), dając możliwość dopasowania tekstu do wielkości urządzenia i preferencji użytkownika.
    • MOBI - format zapisu firmy Mobipocket, który można pobrać na dowolne urządzenie elektroniczne (np.e-czytnik Kindle) z zainstalowanym programem (np. MobiPocket Reader) pozwalającym czytać pliki MOBI.
    • Audiobooki w formacie MP3 - format pliku, przeznaczony do odsłuchu nagrań audio.
    Rodzaje zabezpieczeń plików:
    • Watermark - (znak wodny) to zaszyfrowana informacja o użytkowniku, który zakupił produkt. Dzięki temu łatwo jest zidentyfikować użytkownika, który rozpowszechnił produkt w sposób niezgodny z prawem. Ten rodzaj zabezpieczenia jest zdecydowanie bardziej przyjazny dla użytkownika, ponieważ aby otworzyć książkę zabezpieczoną Watermarkiem nie jest potrzebne konto Adobe ID oraz autoryzacja urządzenia.
    • Brak zabezpieczenia - część oferowanych w naszym sklepie plików nie posiada zabezpieczeń. Zazwyczaj tego typu pliki można pobierać ograniczoną ilość razy, określaną przez dostawcę publikacji elektronicznych. W przypadku zbyt dużej ilości pobrań plików na stronie WWW pojawia się stosowny komunikat.
wprowadzenie xvii
wstęp xiv
podziękowania xxvi
o książce xxiv
o autorach xxxii
o ilustracji na okładce xxxiv
CZĘŚĆ 1 MÓWIĄCE MASZYNY 1
1. Pakiety myśli (przegląd NLP) 3
	1.1. Język naturalny a język programowania 4
	1.2. Magia 4
		1.2.1. Maszyny prowadzące konwersację 5
		1.2.2. Matematyka 6
	1.3. Zastosowania praktyczne 8
	1.4. Język widziany „oczyma” komputera 10
		1.4.1. Język zamków 10
		1.4.2. Wyrażenia regularne 11
		1.4.3. Prosty chatbot 13
		1.4.4. Inny sposób 16
	1.5. Krótkie spojrzenie na hiperprzestrzeń 20
	1.6. Kolejność słów i gramatyka 22
	1.7. Potok języka naturalnego chatbota 23
	1.8. Szczegóły przetwarzania 26
	1.9. IQ języka naturalnego 28
2. Zbuduj swój słownik (tokenizacja słów) 32
	2.1. Wyzwania (wprowadzenie do stemmingu) 34
	2.2. Tworzenie swojego słownika za pomocą tokenizatora 35
		2.2.1. Iloczyn skalarny 44
		2.2.2. Pomiar nakładania się wektorów BoW 44
		2.2.3. Poprawianie tokenów 45
			Jak działają wyrażenia regularne 46  
			Poprawione wyrażenia regularne do podziału słów 47  
			Formy skrócone 50
		2.2.4. Rozszerzenie słownika za pomocą n-gramów 50
			N-gramy 51  
			Stop listy 54
		2.2.5. Normalizacja słownika 57
			Ujednolicanie wielkości liter 57  
			Stemming 59  
			Lematyzacja 62
			Przypadki użycia 64
	2.3. Wydźwięk 65
		2.3.1. VADER – analizator wydźwięku oparty na regułach 67
		2.3.2. Naiwny klasyfikator bayesowski 68
3. Matematyka na słowach (wektory TD-IDF) 73
	3.1. Wektor BoW 74
	3.2. Wektoryzacja 79
		3.2.1. Przestrzenie wektorowe 82
	3.3. Prawo Zipfa 87
	3.4. Modelowanie tematyczne 89
		3.4.1. Powrót Zipfa 92
		3.4.2. Ranking trafności 94
		3.4.3. Narzędzia 96
		3.4.4. Inne możliwości 97
		3.4.5. Okapi BM25 98
		3.4.6. Co dalej 99
4. Odnajdowanie znaczenia w licznikach słów (analiza semantyczna) 101
	4.1. Od liczników słów do wyników dla tematów 103
		4.1.1. Wektory TF-IDF i lematyzacja 103
		4.1.2. Wektory tematyczne 104
		4.1.3. Eksperyment myślowy 105
		4.1.4. Algorytm do oceny tematów 110
			„Kuzyni” LSA 111
		4.1.5. Klasyfikator LDA 111
			Inny „kuzyn” 115
	4.2. Analiza utajonych własności semantycznych (LSA) 116
		4.2.1. Wasz eksperyment myślowy staje się prawdziwy 118
			Gra w Mad libs 119
	4.3. Rozkład według wartości osobliwej 121
		4.3.1. U – lewostronne wektory osobliwe 123
		4.3.2. S – wartości osobliwe 124
		4.3.3. V T – prawostronne wektory osobliwe 125
		4.3.4. Orientacja macierzy SVD 126
		4.3.5. Obcinanie tematów 127
	4.4. Analiza głównych składowych 128
		4.4.1. PCA dla wektorów 3D 130
		4.4.2. Przestańmy szaleć i wróćmy do NLP 131
		4.4.3. Stosowanie PCA do semantycznej analizy komunikatów SMS 134
		4.4.4. Używanie obciętego SVD do analizy semantycznej komunikatu SMS 136
		4.4.5. Jak dobrze działa LSA przy klasyfikacji spamu 137
			Rozszerzenia LSA i SVD 139
	4.5. Ukryta alokacja Dirichleta (LDiA) 140
		4.5.1. Idea LDiA 141
		4.5.2. Model tematyczny LDiA dla komunikatów SMS 143
		4.5.3. LDiA + LDA = klasyfikator spamu 146
		4.5.4. Uczciwsze porównanie: 32 tematy LDiA 148
	4.6. Odległość i podobieństwo 149
	4.7. Sterowanie za pomocą informacji zwrotnej 152
		4.7.1. Liniowa analiza dyskryminacyjna 153
	4.8. Moc wektorów tematycznych 155
		4.8.1. Wyszukiwanie semantyczne 156
		4.8.2. Ulepszenia 159
CZĘŚĆ 2 GŁĘBSZE UCZENIE SIĘ (SIECI NEURONOWE) 161
5. Sieci neuronowe krok po kroku (perceptrony i propagacja wsteczna) 163
	5.1. Sieci neuronowe – lista składników 164
		5.1.1. Perceptron 165
		5.1.2. Perceptron numeryczny 165
		5.1.3. Zboczenie z drogi spowodowane odchyleniem 166
			Neuron w Pythonie 168  
			Klasa tkwi w sesji 169  
			Uczenie się logiki to czysta frajda 170  
			Następny krok 172  
			Koniec drugiej zimy sztucznej inteligencji 175  
			Propagacja wsteczna 176  
			Zróżniczkujmy wszystko 179
		5.1.4. Poszusujmy – powierzchnia błędu 181
		5.1.5. Z wyciągu prosto na stok 182
		5.1.6. Udoskonalmy to nieco 182
		5.1.7. Keras: sieci neuronowe w Pythonie 184
		5.1.8. Wprzód i w głąb 187
		5.1.9. Normalizacja: stylowe wejście 188
6. Wnioskowanie przy użyciu wektorów słów (Word2vec) 190
	6.1. Zapytania semantyczne i analogie 191
		6.1.1. Pytania o analogię 192
	6.2. Wektory słów 193
		6.2.1. Wnioskowanie zorientowane wektorowo 197
			Jeszcze więcej powodów, by korzystać z wektorów słów 199
		6.2.2. Jak obliczać reprezentacje Word2vec 200
			Podejście skip-gram 201  
			Czym jest softmax? 202  
			W jaki sposób sieć uczy się reprezentacji wektorowej? 203  
			Odnajdywanie wektorów słów za pomocą algebry liniowej 205  
			Podejście CBoW 205  
			Skip-gram a CBoW. Kiedy korzystać z którego podejścia? 207  
			Triki obliczeniowe Word2vec 207  
			Częste bigramy 207  
			Podpróbkowanie często występujących tokenów 208  
			Próbkowanie negatywne 209
		6.2.3. Jak korzystać z modułu gensim.word2vec 209
		6.2.4. Jak wygenerować własne reprezentacje wektorów słów 212
			Kroki przetwarzania wstępnego 212  
			Szkolenie dziedzinowego modelu Word2vec 213
		6.2.5. Word2vec a GloVe (Global Vectors) 214
		6.2.6. fastText 215
			Jak korzystać z gotowych modeli fastText 216
		6.2.7. Word2vec a LSA 216
		6.2.8. Wizualizacja związków między słowami 217
		6.2.9. Nienaturalne słowa 224
		6.2.10. Doc2vec i podobieństwo dokumentów 225
			Jak wyuczyć wektory dokumentów 226
7. Kolejność słów i konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) 228
	7.1. Uczenie się znaczenia 230
	7.2. Zestaw narzędzi 232
	7.3. Konwolucyjne sieci neuronowe 233
		7.3.1. Elementy składowe 233
		7.3.2. Długość kroku 235
		7.3.3. Budowa filtra 235
		7.3.4. Uzupełnianie 237
			Potok konwolucyjny 238
		7.3.5. Uczenie 238
	7.4. Zaiste, wąskie okna 239
		7.4.1. Implementacja w Kerasie: przygotowanie danych 240
		7.4.2. Architektura konwolucyjnej sieci neuronowej. 247
		7.4.3. Warstwa łącząca (pooling) 247
		7.4.4. Dropout 250
		7.4.5. Wisienka na torcie 251
			Optymalizacja 252  
			Dopasowanie (fit) 252
		7.4.6. Czas zabrać się za naukę (trening) 253
		7.4.7. Użycie modelu w potoku 255
		7.4.8. Gdzie pójdziecie dalej? 256
8. Zapętlone (rekurencyjne) sieci neuronowe (RNN) 259
	8.1. Zapamiętywanie za pomocą sieci rekurencyjnych 262
		8.1.1. Propagacja wsteczna przez czas 267
			Tl;Dr – Krótka rekapitulacja 269
		8.1.2. Kiedy i co aktualizować? 269
			Czy jednak obchodzi was to, co wyszło z wcześniejszych kroków? 270
		8.1.3. Rekapitulacja 271
		8.1.4. Zawsze jest jakiś haczyk 272
		8.1.5. Rekurencyjne sieci neuronowe z Kerasem 272
	8.2. Składanie w całość 277
	8.3. Nauczmy się czegoś o przeszłości 279
	8.4. Hiperparametry 279
	8.5. Przewidywanie 283
		8.5.1. Stanowość 284
		8.5.2. Ulica dwukierunkowa 284
		8.5.3. Co to takiego? 286
9. Lepsza pamięć dzięki sieciom LSTM 288
	9.1. LSTM 290
		9.1.1. Propagacja wsteczna przez czas 299
			W praktyce 299
		9.1.2. Próba ognia 301
		9.1.3. Brudne dane 303
		9.1.4. Powrót do brudnych danych 306
		9.1.5. Słowa są trudne. Litery są prostsze 307
		9.1.6. Kolej na rozmowę 312
		9.1.7. Zwrot ku klarownej mowie 314
			Zwiększanie użyteczności generatora 322
		9.1.8. Jak mówić i co mówić 322
		9.1.9. Inne rodzaje pamięci 322
		9.1.10. Idąc głębiej 323
10. Modele ciąg-ciąg i uwaga (attention) 326
	10.1. Architektura koder-dekoder 327
		10.1.1. Dekodowanie myśli 328
		10.1.2. Wygląda znajomo? 330
		10.1.3. Konwersacja ciąg-ciąg 332
		10.1.4. Powtórzenie LSTM 332
	10.2. Składanie potoku ciąg-ciąg 334
		10.2.1. Przygotowanie naszego zbioru danych do szkolenia ciąg-ciąg 334
		10.2.2. Model ciąg-ciąg w Kerasie 335
		10.2.3. Koder ciągów 336
		10.2.4. Koder myśli 337
		10.2.5. Składanie sieci ciąg-ciąg 338
	10.3. Szkolenie sieci ciąg-ciąg 339
		10.3.1. Generowanie ciągów wyjściowych 340
	10.4. Budowanie chatbota przy użyciu sieci ciąg-ciąg 341
		10.4.1. Przygotowanie korpusu do szkolenia 342
		10.4.2. Budowanie słownika znaków 343
		10.4.3. Generowanie zbiorów treningowych zakodowanych metodą 1 z n 343
		10.4.4. Uczenie chatbota ciąg-ciąg 344
		10.4.5. Składanie modelu do generowania ciągów 345
		10.4.6. Przewidywanie ciągu 345
		10.4.7. Generowanie odpowiedzi 346
		10.4.8. Rozmowa z waszym chatbotem 347
	10.5. Ulepszenia 347
		10.5.1. Redukcja złożoności treningu za pomocą sortowania danych (bucketing) 347
		10.5.2. Uwaga (attention) 348
	10.6. W świecie rzeczywistym 350
CZĘŚĆ 3 PRZEJŚCIE DO RZECZYWISTOŚCI (PRAWDZIWE PROBLEMY NLP) 353
11. Ekstrakcja informacji (rozpoznawanie jednostek nazewniczych i odpowiadanie na pytania) 355
	11.1. Jednostki nazewnicze i relacje 356
		11.1.1. Baza wiedzy 356
		11.1.2. Ekstrakcja informacji 359
	11.2. Regularne wzorce 359
		11.2.1. Wyrażenia regularne 360
		11.2.2. Ekstrakcja informacji jako ekstrakcja cech z wykorzystaniem uczenia się maszyn 361
	11.3. Informacje warte wyodrębnienia 363
		11.3.1. Ekstrakcja lokalizacji GPS 363
		11.3.2. Ekstrakcja dat 364
	11.4. Wyodrębnianie relacji 369
		11.4.1. Znakowanie częściami mowy 370
		11.4.2. Normalizacja jednostek nazewniczych 374
		11.4.3. Normalizacja i wyodrębnianie relacji 375
		11.4.4. Wzorce słów 375
		11.4.5. Segmentacja 376
			Segmentacja na zdania 377
		11.4.6. Dlaczego split('.!?') nie będzie działać? 377
		11.4.7. Segmentacja na zdania za pomocą wyrażeń regularnych 378
	11.5. W prawdziwym świecie 380
12. Pogaduszki (silniki dialogowe) 382
	12.1. Umiejętności językowe 383
		12.1.1. Nowoczesne podejścia 384
			Systemy dialogowe odpowiadające na pytania 386  
			Wirtualni asystenci 386
			Chatboty konwersacyjne 387  
			Chatboty marketingowe 388  
			Zarządzanie społecznością 388  
			Obsługa klienta 389  
			Terapia 390
		12.1.2. Podejście hybrydowe 390
	12.2. Podejście polegające na dopasowaniu do wzorców 391
		12.2.1. Chatbot oparty na dopasowaniu do wzorca i AIML 392
			AIML 1.0 393  
			Interpreter AIML w Pythonie 394
		12.2.2. Sieciowe spojrzenie na dopasowanie do wzorców 399
	12.3. Oparcie na wiedzy 400
	12.4. Wyszukiwanie 402
		12.4.1. Problem kontekstu 403
		12.4.2. Przykładowy chatbot oparty na wyszukiwaniu danych 404
		12.4.3. Chatbot oparty na wyszukiwaniu 408
	12.5. Modele generatywne 410
		12.5.1. Czat na temat NLPIA 411
		12.5.2. Zalety i wady każdego podejścia 413
	12.6. Napęd na cztery koła 414
		12.6.1. Will osiąga sukces 414
			Instalowanie Willa 414  
			Hello WILL 414
	12.7. Proces projektowania 415
	12.8. Sztuczki 418
		12.8.1. Zadawanie pytań z przewidywalnymi odpowiedziami 418
		12.8.2. Bycie zabawnym 419
		12.8.3. Gdy wszystko inne zawiedzie, trzeba wyszukać 419
		12.8.4. Bycie popularnym 419
		12.8.5. Być łącznikiem 420
		12.8.6. Stawanie się emocjonalnym 420
	12.9. W świecie rzeczywistym 420
13. Skalowanie (optymalizacja, zrównoleglanie i przetwarzanie wsadowe) 422
	13.1. Zbyt wiele dobrego (danych) 423
	13.2. Optymalizowanie algorytmów NLP 423
		13.2.1. Indeksowanie 424
		13.2.2. Zaawansowane indeksowanie 425
		13.2.3. Zaawansowane indeksowanie za pomocą Annoy 427
		13.2.4. Po co w ogóle stosować indeksy przybliżone? 432
		13.2.5. Obejście indeksowania: dyskretyzacja 433
	13.3. Algorytmy ze stałą pamięcią RAM 434
		13.3.1. Gensim 434
		13.3.2. Obliczenia graficzne 435
	13.4. Zrównoleglanie waszych obliczeń NLP 436
		13.4.1. Trenowanie modeli NLP na procesorach graficznych (GPU) 436
		13.4.2. Wynajem a kupno 438
		13.4.3. Opcje wynajmu GPU 438
		13.4.4. Jednostki przetwarzania tensorowego 439
	13.5. Zmniejszanie zużycia pamięci podczas trenowania modeli 440
	13.6. Uzyskiwanie wglądu w model za pomocą TensorBoard 442
		13.6.1. Jak wizualizować zanurzenia słów 443
dodatek A Nasze narzędzia NLP 447
dodatek B Swawolny Python i wyrażenia regularne 455
dodatek C Wektory i macierze (podstawy algebry liniowej) 461
dodatek D Narzędzia i techniki uczenia się maszyn 467
dodatek E Ustawianie własnego AWS GPU 481
dodatek F Mieszanie wrażliwe na lokalizację (LSH) 495
źródła 503
słownik 513
indeks 520
posłowie do wydania polskiego 535
NAZWA I FORMAT
OPIS
ROZMIAR

Przeczytaj fragment

NAZWA I FORMAT
OPIS
ROZMIAR
(epub)
Brak informacji
(mobi)
Brak informacji

Inni Klienci oglądali również

19,85 zł
22,05 zł

Kategoria określoności w nauczaniu współczesnego języka hebrajskiego

Książka ta jest pionierskim opracowaniem porównawczym z dziedziny gramatyki i pragmatyki języka hebrajskiego i polskiego. Dotyczy ona jednego z najbardziej skomplikowanych zagadnień w nauczaniu hebrajskiego studentów polskojęzycznych, tzn...
8,00 zł
10,00 zł

Samouczek języka niemieckiego dla średnio zaawansowanych

Samouczek umożliwiający samodzielną, efektywną naukę języka niemieckiego na poziomie średnio zaawansowanym. Zawiera autentyczne dialogi o różnorodnej tematyce (wraz z tłumaczeniami), popularne i często używane zwroty. Krok po kroku, opierając si...
15,48 zł
18,00 zł

Znaczenie, prawda, przekonania. Problematyka znaczenia w filozofii języka

Praca dzieli się na dwie zasadnicze części: pierwsza, obejmująca rozdziały 1–4, ma charakter historyczny a zarazem polemiczny, druga – konstruktywny i przedstawia holistyczne podejście do problematyki znaczenia. Nasze rozważania rozpoczniem...
10,80 zł
12,00 zł

Zadania testowe z języka polskiego dla pierwszej klasy gimnazjum

Zeszyt ćwiczeń składa się z jedenastu testów: sześciu zawierających zadania wyłącznie polonistyczne oraz pięciu - humanistycznych (o charakterze międzyprzedmiotowym). Pięć końcowych (humanistycznych) testów ma charakter bardzo zbliżony do...
54,00 zł
60,00 zł

Hipersłownik języka Polskiego Tom 9: T-Wyf

Kontynuacja opracowania Hipersłownika języka polskiego, opublikowanego w 2020 r. przez Wydawnictwo BEL Studio w Warszawie. Zawiera materiał dokuentacyjny w przedziale literowym T-Wyf.W odróżnieniu od wydanych już dwu pierwszych tom&o...
30,60 zł
34,00 zł

Przemoc antyżydowska i konteksty akcji pogromowych na ziemiach polskich w XX wieku

Autorzy oddawanego do rąk Czytelnika zbioru artykułów mieli za zadanie nakreślić społeczne i kulturowe konteksty aktów kolektywnej przemocy antyżydowskiej i ilustrować je odpowiednimi egzemplifikacjami. Formy „kolektywna przemoc ant...
76,23 zł
99,00 zł

Metodyka nauczania języka niemieckiego

Praktyczny i interaktywny podręcznik przygotowujący do nauczania języka niemieckiego. Niezbędnik dla początkujących nauczycieli oraz studentów germanistyki lub lingwistykistosowanej, do wykorzystania na ćwiczeniach z metodyki. Główn...
48,60 zł
54,00 zł

Opowieści niesamowite z języka włoskiego. Tom 7

Po pierwsze: literatura włoska stoi na opowiadaniu, tak wielu jest świetnych autorów krótkich form prozatorskich. Po drugie: Włosi rozumieją niesamowitość bardzo szeroko, co nas tylko cieszy. Przegląd włoskich niesamowitości od XIX wie...
56,98 zł
74,00 zł

Socjologia języka

Książka poświęcona lingwistycznym i socjologicznym aspektom komunikacji językowej. Autorka przedstawia wpływ czynników społecznych na charakter i przebieg komunikacji językowej. Korzystając z licznych przykładów, opisuje codzienny język w...

Recenzje

Nikt nie dodał jeszcze recenzji. Bądź pierwszy!