Recenzii ale cititorilor
În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.
Titlul original:
Natural Language Processing Recipes: Unlocking Text Data with Machine Learning and Deep Learning Using Python
Conținutul cărții:
Concentrați-vă pe implementarea proiectelor end-to-end utilizând Python și valorificați algoritmi de ultimă generație. Această carte vă învață să utilizați eficient o gamă largă de pachete de procesare a limbajului natural (NLP) pentru: a implementa clasificarea textului, a identifica părțile de vorbire, a utiliza modelarea subiectelor, rezumarea textului, analiza sentimentelor, recuperarea informațiilor și multe alte aplicații ale NLP.
Cartea începe cu colectarea datelor text, web scraping și diferitele tipuri de surse de date. Ea explică modul de curățare și preprocesare a datelor text și oferă modalități de analiză a datelor cu algoritmi avansați. Se explorează apoi analiza semantică și sintactică a textului. Soluțiile NLP complexe care implică normalizarea textului sunt acoperite împreună cu metodele avansate de preprocesare, etichetarea POS, parsarea, rezumarea textului, analiza sentimentelor, word2vec, seq2seq și multe altele. Cartea prezintă fundamentele necesare pentru aplicațiile de machine learning și deep learning în NLP. Această a doua ediție trece în revistă tehnici avansate de transformare a textului în caracteristici precum Glove, Elmo, Bert etc. Ea include, de asemenea, o înțelegere a modului în care funcționează transformatoarele, luând ca exemple propoziția BERT și GPT. Ultimele capitole explică aplicațiile industriale avansate ale NLP cu implementarea soluțiilor și valorificarea puterii tehnicilor de învățare profundă pentru problemele NLP. De asemenea, se utilizează RNN-uri avansate de ultimă generație, cum ar fi memoria pe termen scurt lung, pentru a rezolva sarcini complexe de generare a textului.
După ce veți citi această carte, veți avea o înțelegere clară a provocărilor cu care se confruntă diferite industrii și veți fi lucrat la mai multe exemple de implementare a NLP în lumea reală.
Ce veți învăța
⬤ Cunoașteți conceptele de bază ale implementării NLP și diverse abordări ale procesării limbajului natural (NLP), inclusiv NLP utilizând biblioteci Python precum NLTK, textblob, SpaCy, Standford CoreNLP și altele.
⬤ Implementați preprocesarea textului și ingineria caracteristicilor în NLP, inclusiv metodele avansate de inginerie a caracteristicilor.
⬤ Înțelegeți și implementați conceptele de recuperare a informațiilor, rezumarea textului, analiza sentimentelor, clasificarea textului și alte tehnici avansate de NLP care utilizează învățarea automată și învățarea profundă.
Pentru cine este această carte
Oameni de știință de date care doresc să reîmprospăteze și să învețe diverse concepte de procesare a limbajului natural (NLP) prin exerciții de codare.
