Prelucrarea practică a limbajului natural cu Python: Cu studii de caz din industrii care utilizează date de text la scară largă

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă un ghid captivant și cuprinzător pentru NLP, acoperind o gamă largă de subiecte cu explicații clare și aplicații practice. Este benefică în special pentru practicienii interesați de aplicațiile în afaceri.

⬤ Gamă largă de subiecte
⬤ explicații lucide
⬤ implementări intuitive
⬤ studii de caz practice
⬤ stil de scriere conversațional
⬤ abordare data-first
⬤ acoperă atât concepte pentru începători, cât și avansate
⬤ include exemple de cod ilustrate
⬤ leagă conceptele de cazuri de utilizare din industrie.

Nu sunt menționate dezavantaje specifice în recenzii.

(pe baza a 2 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Practical Natural Language Processing with Python: With Case Studies from Industries Using Text Data at Scale

Conținutul cărții:

Capitolul 1: Datele text în cuvinte reale.

Scopul capitolului: Acest capitol se concentrează asupra diferitelor tipuri de date text. Informațiile pe care le oferă și valoarea comercială pe care fiecare dintre aceste date ar putea să o ofere. Înțelegerea datelor oferă cititorului peisajul în care intră.

Nr. de pagini: 10.

Sub -teme.

⬤ NLP.

⬤ Search.

⬤ Reviews.

⬤ Tweets/FB Posts.

⬤ Date chat.

⬤ Date SMS.

⬤ Date privind conținutul.

⬤ Date privind enunțurile IVR.

Capitolul 2: NLP în serviciile pentru clienți.

Scopul capitolului: Studii de caz pentru probleme în domeniul serviciilor pentru clienți și modul în care acestea ar putea fi rezolvate.

Nr. de pagini: 39.

Sub - Subiecte.

1. O prezentare generală rapidă a industriei serviciilor pentru clienți.

2. Apeluri vocale.

3. Chats.

4. Bilete de date.

5. Date e-mail.

6. Analiza vocii clientului.

7. Explorarea intențiilor.

8. Factori NPS/CSAT.

9. Perspective în discuțiile de vânzări.

10. Motive pentru neachiziționare.

11. Analiza comentariilor din sondaj.

12. Exploatarea transcrierilor vocale.

Capitolul 3: NLP în recenziile online.

Scopul capitolului: Studii de caz pentru probleme în recenziile online și modul în care acestea ar putea fi rezolvate.

Nr. de pagini: 39.

Sub - Subiecte:

1. Analiza sentimentelor.

2. Extragerea emoțiilor.

3. Abordarea 1: abordare bazată pe lexicon.

4. Abordarea 2: abordare bazată pe reguli.

5. Abordarea 3 - Abordare bazată pe învățarea automată (rețea neuronală)

6. Extragerea atributelor.

Capitolul 4: NLP în BFSI.

Capitolul Goal: studii de caz pentru probleme din sectorul bancar.

Sub - subiecte:

1. NLP în fraudă.

2. Metoda 1 (pentru extragerea NER, biblioteci populare)

3. Metoda 2 (pentru extragerea NER, abordare bazată pe reguli)

4. Metoda 3 (abordare bazată pe clasificator, utilizând încorporări de cuvinte și rețele neuronale)

5. Alte cazuri de utilizare a NLP în BFSI.

6. Generarea limbajului natural în bănci.

Nr. de pagini: 47.

Capitolul 5: NLP în asistenții virtuali.

Scopul capitolului: Studiu de caz în construirea de roboți în limbaj natural de ultimă generație.

Sub- Subiecte.

1. Prezentare generală.

2. Abordarea 1: Abordarea "clasică" care utilizează LSTM-uri.

3. Abordarea 2: Generarea răspunsurilor.

4. BERT.

5. Alte nuanțe în construirea roboților conversaționali:

Nr. de pagini: 43.