Prelucrarea limbajului natural cu Python și Spacy: O introducere practică

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă o introducere decentă în procesarea limbajului natural (NLP) și spaCy, deosebit de utilă pentru cei care au o anumită experiență în dezvoltarea de software. Cu toate acestea, suferă de exemple de cod învechite care sunt incompatibile cu versiunile mai noi ale spaCy, limitându-i utilitatea.

⬤ Bună introducere în NLP și spaCy
⬤ ușor de înțeles pentru cei cu ceva experiență în software
⬤ conține capitole valoroase despre vectori de cuvinte și concepte lingvistice
⬤ scripturile au funcționat pentru Python
⬤ 8
⬤ util pentru începători.

⬤ Exemplele de cod sunt învechite și nu funcționează cu spaCy
⬤ 0 și mai sus
⬤ cititorii îl pot găsi inutil fără capacitatea de a configura spaCy
⬤ nu sunt furnizate resurse actualizate sau soluții pentru exerciții.

(pe baza a 7 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Natural Language Processing with Python and Spacy: A Practical Introduction

Conținutul cărții:

O introducere în procesarea limbajului natural cu Python folosind spaCy, o bibliotecă lider de procesare a limbajului natural Python.

Prelucrarea limbajului natural cu Python și spaCy vă va arăta cum să creați rapid și ușor aplicații NLP precum chatbots, scripturi de condensare a textului și instrumente de procesare a comenzilor. Veți învăța cum să vă folosiți de biblioteca spaCy pentru a extrage în mod inteligent semnificația din text; cum să determinați relațiile dintre cuvintele dintr-o propoziție (analiza dependenței sintactice); să identificați substantivele, verbele și alte părți de vorbire (etichetarea părților de vorbire); și să sortați substantivele proprii în categorii precum persoane, organizații și locații (recunoașterea entităților numite). Veți învăța chiar și cum să transformați afirmațiile în întrebări pentru a continua o conversație.

Veți învăța, de asemenea, cum să:

⬤  să lucrați cu vectori de cuvinte pentru a găsi matematic cuvinte cu sensuri similare (capitolul 5)

⬤ Identificați modele în cadrul datelor utilizând vizualizatorul de deplasare încorporat al spaCy (capitolul 7)

⬤ Extrageți automat cuvinte-cheie din datele introduse de utilizator și stocați-le într-o bază de date relațională (capitolul 9)

⬤ Deplasați o aplicație chatbot pentru a interacționa cu utilizatorii pe internet (capitolul 11)

Secțiunile „Încearcă asta” din fiecare capitol vă încurajează să puneți în practică ceea ce ați învățat prin extinderea scripturilor de exemplu din carte pentru a gestiona o gamă mai largă de intrări, a adăuga gestionarea erorilor și a crea aplicații de calitate profesională.

Până la sfârșitul cărții, vă veți crea propriile aplicații NLP cu Python și spaCy.