Prelucrarea limbajului natural aplicat cu Python: Implementarea algoritmilor de machine learning și deep learning pentru procesarea limbajului natural

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 4 voturi.

Titlul original:

Applied Natural Language Processing with Python: Implementing Machine Learning and Deep Learning Algorithms for Natural Language Processing

Conținutul cărții:

Capitolul 1: Ce este procesarea limbajului natural? Scopul capitolului: Stabilirea înțelegerii subiectului și oferirea unei imagini de ansamblu a textuluiNr. de pagini: 10 paginiSubteme1.

Istoria prelucrării limbajului natural 2. Încorporarea cuvintelor3. Rețele neuronale aplicate la prelucrarea limbajului natural 4.

Pachete Python.

Capitolul 2: Revizuirea învățării automateObiectivul capitolului: Discutarea modelelor la care se va face referire în textNr. de pagini: 30 de paginiSubiecte: 1.

Gradient Descent 2. Perceptroni multistrat 3. Rețele neuronale recurente4.

Rețele LSTM. Capitolul 3: Lucrul cu textul brut Scopul capitolului: Introducerea cititorului în aspectele fundamentale ale prelucrării limbajului natural care vor fi utilizate mai intens în capitolele referitoare la Nr. de pagini: 30Sub - Subiecte: 1.

Tokenizarea cuvintelor 2. Preprocesarea și curățarea datelor de text3.

Web crawling w/ SpaCy4. Lemne, N-grame și alte concepte de procesare a limbajului natural. Capitolul 4: Word Embeddings și aplicațiile lorObiectivul capitolului: Introducerea cititorului în cazurile de utilizare pentru word embeddings și pachetele pe care le utilizăm pentru acesteaNumărul de pagini: 1: 50 Sub - Subiecte: 1.

Word2Vec2.

Doc2Vec3. GloVe. Capitolul 5: Utilizarea învățării automate cu procesarea limbajului naturalObiectivul capitolului: Oferiți cititorului prezentări specifice ale aplicațiilor avansate de procesare a limbajului natural utilizând învățarea automată în cadrul unor aplicații mai mari (verificarea ortografică și analiza sentimentelor)Număr de pagini: Nu există un număr de pagini: 501.

Tensorflow2. Keras3. Caffe