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

Recenzii ale cititorilor

Cartea este foarte apreciată pentru abordarea sa practică a procesării limbajului natural (NLP), explicând în mod eficient elementele fundamentale și oferind planuri utile pentru diverse sarcini NLP. Deși este lăudată pentru claritatea sa și instrumentele moderne, unii cititori consideră că formatul său distrage atenția în comparație cu cărțile tradiționale și există preocupări cu privire la calitatea fizică.

⬤ Explicație excelentă a fundamentelor NLP și a fluxurilor de lucru.
⬤ Exemple practice și schițe care sunt ușor de adaptat.
⬤ Actualizată cu biblioteci moderne precum spaCy.
⬤ Bine structurat, ceea ce îl face potrivit pentru începători și studenți avansați.
⬤ Sprijinită de resurse online bune, inclusiv legături GitHub și Colab.
⬤ Rețetele conduc la perspective reale și combină aplicațiile practice cu fondul teoretic.

⬤ Unii utilizatori preferă un format de carte mai tradițional decât stilul blueprint.
⬤ Calitatea cărții fizice a fost pusă sub semnul întrebării, fiind raportate pagini care au căzut.
⬤ O parte din conținut poate părea de bază pentru cei deja familiarizați cu NLP.
⬤ Modificările API-urilor pot necesita actualizarea exemplelor.

(pe baza a 15 recenzii ale cititorilor)

Conținutul cărții:

Transformarea textului în informații valoroase este esențială pentru întreprinderile care doresc să obțină un avantaj competitiv. Datorită îmbunătățirilor recente în domeniul procesării limbajului natural (NLP), utilizatorii au acum multe opțiuni pentru a rezolva provocări complexe.

Dar nu este întotdeauna clar ce instrumente sau biblioteci NLP ar fi potrivite pentru nevoile unei întreprinderi, sau ce tehnici ar trebui să utilizați și în ce ordine. Această carte practică oferă oamenilor de știință și dezvoltatorilor de date planuri pentru soluții de bune practici pentru sarcini comune în analiza textelor și procesarea limbajului natural. Autorii Jens Albrecht, Sidharth Ramachandran și Christian Winkler oferă studii de caz din lumea reală și exemple detaliate de cod în Python pentru a vă ajuta să începeți rapid.

Extrageți date din API-uri și pagini web. Pregătiți date textuale pentru analiză statistică și învățare automată.

Utilizați învățarea automată pentru clasificare, modelare de subiecte și rezumare. Explicați modelele de inteligență artificială și rezultatele clasificării. Explorați și vizualizați similitudinile semantice cu încorporări de cuvinte.

Identificați sentimentul clienților în recenziile produselor. Creați un graf de cunoștințe bazat pe entități numite și pe relațiile dintre ele.