Blueprints for Text Analytics Using Python (Návod na textovú analýzu s využitím jazyka Python): Riešenia založené na strojovom učení pre bežné aplikácie v reálnom svete (Nlp)

Recenzie čitateľov

Kniha je vysoko cenená pre svoj praktický prístup k spracovaniu prirodzeného jazyka (NLP), efektívne vysvetľuje základy a poskytuje užitočné plány pre rôzne úlohy NLP. Hoci je chválená pre svoju zrozumiteľnosť a moderné nástroje, niektorí čitatelia považujú jej formát za rušivý v porovnaní s tradičnými knihami a existujú obavy o fyzickú kvalitu.

⬤ Vynikajúce vysvetlenie základov NLP a pracovných postupov.
⬤ Praktické príklady a plány, ktoré sa dajú ľahko prispôsobiť.
⬤ Aktuálne informácie o moderných knižniciach, ako je spaCy.
⬤ Dobre štruktúrovaná, vďaka čomu je vhodná pre nováčikov aj pokročilých študentov.
⬤ Podporované dobrými online zdrojmi vrátane odkazov na GitHub a Colab.
⬤ Recepty vedú k aktuálnym poznatkom a spájajú praktické aplikácie s teoretickým pozadím.

⬤ Niektorí používatelia uprednostňujú tradičnejší formát knihy pred štýlom modrotlače.
⬤ Kvalita fyzickej knihy bola spochybňovaná, pričom sa vyskytli správy o vypadávaní stránok.
⬤ Niektorý obsah môže byť pre tých, ktorí už poznajú NLP, základný.
⬤ Zmeny v API si môžu vyžiadať aktualizácie príkladov.

(na základe 15 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Blueprints for Text Analytics Using Python: Machine Learning-Based Solutions for Common Real World (Nlp) Applications

Obsah knihy:

Pre podniky, ktoré chcú získať konkurenčnú výhodu, je nevyhnutné premeniť text na cenné informácie. Vďaka nedávnym zlepšeniam v oblasti spracovania prirodzeného jazyka (NLP) majú používatelia teraz veľa možností na riešenie zložitých úloh.

Nie je však vždy jasné, ktoré nástroje alebo knižnice NLP by boli vhodné pre potreby podniku, prípadne ktoré techniky by ste mali použiť a v akom poradí. Táto praktická kniha poskytuje dátovým vedcom a vývojárom návody na osvedčené riešenia bežných úloh v oblasti analýzy textu a spracovania prirodzeného jazyka. Autori Jens Albrecht, Sidharth Ramachandran a Christian Winkler poskytujú reálne prípadové štúdie a podrobné príklady kódu v jazyku Python, ktoré vám pomôžu rýchlo začať pracovať.

Extrahujte údaje z rozhraní API a webových stránok. Pripravte textové údaje na štatistickú analýzu a strojové učenie.

Používajte strojové učenie na klasifikáciu, modelovanie tém a sumarizáciu. Vysvetlite modely umelej inteligencie a výsledky klasifikácie. Preskúmajte a vizualizujte sémantické podobnosti pomocou vložených slov.

Identifikovať nálady zákazníkov v recenziách produktov. Vytvoriť znalostný graf na základe pomenovaných entít a ich vzťahov.