Analiza textului aplicat cu Python: Abilitarea produselor de date care țin cont de limbă cu învățare automată

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă o introducere cuprinzătoare și practică în procesarea limbajului natural (NLP), oferind informații valoroase și exemple practice pentru cei care doresc să se implice în acest subiect. Deși este bine primită de codificatorii și practicienii cu experiență, cartea poate reprezenta o provocare pentru începători din cauza complexității sale și a dependenței de codificare. Unii cititori consideră că anumite exemple de cod sunt frustrante și nu sunt imediat funcționale.

** Foarte recomandat pentru introducerea sa cuprinzătoare a conceptelor NLP. ** Concisă și practică, ceea ce o face ușor de citit de la început până la sfârșit. ** Bună acoperire a metodologiilor și bibliotecilor NLP actuale, inclusiv a aplicațiilor practice. ** Servește ca o resursă utilă pentru codificatorii experimentați și practicienii din domeniu.

** Exemplele de cod adesea nu funcționează chiar de pe pagină, necesitând modificări. ** Lipsește o explicație suficientă pentru începători, ceea ce face dificilă pentru programatorii mai puțin experimentați. ** Nu funcționează bine ca referință datorită stilului său de construcție cumulativă. ** Nu este disponibil pentru Kindle Cloud Reader, limitând accesul pentru unii utilizatori.

(pe baza a 14 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Applied Text Analysis with Python: Enabling Language-Aware Data Products with Machine Learning

Conținutul cărții:

De la știri și discursuri până la discuțiile informale de pe rețelele de socializare, limbajul natural este una dintre cele mai bogate și mai puțin utilizate surse de date. Nu numai că vine într-un flux constant, schimbându-se și adaptându-se mereu în context, dar conține și informații care nu sunt transmise de sursele de date tradiționale.

Cheia pentru a debloca limbajul natural este aplicarea creativă a analizei textului. Această carte practică prezintă abordarea unui cercetător de date pentru a crea produse care să țină cont de limbaj cu ajutorul învățării automate aplicate. Veți învăța tehnici robuste, repetabile și scalabile pentru analiza textului cu Python, inclusiv ingineria caracteristicilor contextuale și lingvistice, vectorizarea, clasificarea, modelarea subiectelor, rezolvarea entităților, analiza grafică și conducerea vizuală.

La sfârșitul cărții, veți fi echipat cu metode practice pentru a rezolva orice număr de probleme complexe din lumea reală. Prelucrați și vectorizați textul în reprezentări de caracteristici cu dimensiuni mari.

Efectuați clasificarea documentelor și modelarea subiectelor. Conduceți procesul de selecție a modelelor cu ajutorul diagnosticelor vizuale. Extrageți fraze cheie, entități numite și structuri grafice pentru a raționaliza datele din text.

Construiți un cadru de dialog pentru a permite chatbots și interacțiunea bazată pe limbaj. Utilizați Spark pentru a scala puterea de procesare și rețelele neuronale pentru a scala complexitatea modelului.