Recenzie čitateľov
Momentálne nie sú žiadne recenzie čitateľov. Hodnotenie je založené na 2 hlasoch.
Pôvodný názov:
Natural Language Processing Recipes: Unlocking Text Data with Machine Learning and Deep Learning Using Python
Obsah knihy:
Zamerajte sa na implementáciu komplexných projektov pomocou jazyka Python a využívajte najmodernejšie algoritmy. Táto kniha vás naučí efektívne používať širokú škálu balíkov na spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) na: implementáciu klasifikácie textu, identifikáciu častí reči, využitie tematického modelovania, sumarizáciu textu, analýzu sentimentu, vyhľadávanie informácií a mnohé ďalšie aplikácie NLP.
Kniha sa začína zhromažďovaním textových údajov, škrabaním webových stránok a rôznymi typmi zdrojov údajov. Vysvetľuje, ako čistiť a predbežne spracovávať textové údaje, a ponúka spôsoby analýzy údajov pomocou pokročilých algoritmov. Potom sa venujete sémantickej a syntaktickej analýze textu. Komplexné riešenia NLP, ktoré zahŕňajú normalizáciu textu, sú zahrnuté spolu s pokročilými metódami predbežného spracovania, označovaním POS, parsovaním, sumarizáciou textu, analýzou sentimentu, word2vec, seq2seq a mnohými ďalšími. Kniha predstavuje základy potrebné pre aplikácie strojového učenia a hlbokého učenia v NLP. V tomto druhom vydaní sa preberajú pokročilé techniky na konverziu textu na funkcie, ako sú Glove, Elmo, Bert atď. Zahŕňa aj pochopenie fungovania transformátorov, pričom ako príklad berie vety BERT a GPT. V záverečných kapitolách sú vysvetlené pokročilé priemyselné aplikácie NLP s implementáciou riešení a využitím sily techník hlbokého učenia pre problémy NLP. Využíva tiež najmodernejšie pokročilé RNN, ako je napríklad dlhá krátkodobá pamäť, na riešenie zložitých úloh generovania textu.
Po prečítaní tejto knihy budete jasne chápať výzvy, ktorým čelia rôzne odvetvia, a budete pracovať na viacerých príkladoch implementácie NLP v reálnom svete.
Čo sa naučíte
⬤ Znáť základné pojmy implementácie NLP a rôzne prístupy k spracovaniu prirodzeného jazyka (NLP) vrátane NLP pomocou knižníc jazyka Python, ako sú NLTK, textblob, SpaCy, Standford CoreNLP a ďalšie.
⬤ Zavedenie predbežného spracovania textu a príznakového inžinierstva v NLP vrátane pokročilých metód príznakového inžinierstva.
⬤ Pochopiť a implementovať koncepty vyhľadávania informácií, sumarizácie textu, analýzy sentimentu, klasifikácie textu a ďalších pokročilých techník NLP s využitím strojového učenia a hlbokého učenia.
Pre koho je táto kniha určená
Dátovým vedcom, ktorí si chcú osviežiť a naučiť sa rôzne koncepty spracovania prirodzeného jazyka (NLP) prostredníctvom kódovacích cvičení.
