Blueprints for Text Analytics Using Python: Rozwiązania oparte na uczeniu maszynowym dla typowych aplikacji w świecie rzeczywistym (Nlp)

Opinie czytelników

Książka jest wysoko ceniona za praktyczne podejście do przetwarzania języka naturalnego (NLP), skutecznie wyjaśniając podstawy i dostarczając przydatnych planów dla różnych zadań NLP. Chociaż jest chwalona za przejrzystość i nowoczesne narzędzia, niektórzy czytelnicy uważają, że jej format rozprasza uwagę w porównaniu do tradycyjnych książek i istnieją obawy dotyczące jakości fizycznej.

⬤ Doskonałe wyjaśnienie podstaw NLP i przepływów pracy.
⬤ Praktyczne przykłady i schematy, które można łatwo zaadaptować.
⬤ Aktualność dzięki nowoczesnym bibliotekom, takim jak spaCy.
⬤ Dobrze zorganizowana, dzięki czemu jest odpowiednia dla początkujących i zaawansowanych studentów.
⬤ Wspierany przez dobre zasoby online, w tym linki do GitHub i Colab.
⬤ Przepisy prowadzą do rzeczywistych spostrzeżeń i łączą praktyczne zastosowania z podstawami teoretycznymi.

⬤ Niektórzy użytkownicy wolą bardziej tradycyjny format książki niż styl schematu.
⬤ Jakość fizycznej książki została zakwestionowana, z doniesieniami o wypadających stronach.
⬤ Niektóre treści mogą wydawać się podstawowe dla osób już zaznajomionych z NLP.
⬤ Zmiany w API mogą wymagać aktualizacji przykładów.

(na podstawie 15 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

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

Zawartość książki:

Przekształcanie tekstu w wartościowe informacje jest niezbędne dla firm, które chcą uzyskać przewagę konkurencyjną. Dzięki niedawnym ulepszeniom w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), użytkownicy mają teraz wiele opcji rozwiązywania złożonych wyzwań.

Jednak nie zawsze jest jasne, które narzędzia lub biblioteki NLP sprawdzą się w przypadku potrzeb biznesowych lub które techniki należy zastosować i w jakiej kolejności. Ta praktyczna książka zapewnia analitykom danych i programistom plany najlepszych rozwiązań praktycznych dla typowych zadań w zakresie analizy tekstu i przetwarzania języka naturalnego. Autorzy Jens Albrecht, Sidharth Ramachandran i Christian Winkler dostarczają rzeczywistych studiów przypadków i szczegółowych przykładów kodu w Pythonie, aby pomóc Ci szybko rozpocząć pracę.

Wyodrębnianie danych z interfejsów API i stron internetowych. Przygotowanie danych tekstowych do analizy statystycznej i uczenia maszynowego.

Wykorzystanie uczenia maszynowego do klasyfikacji, modelowania tematów i podsumowań. Wyjaśnianie modeli AI i wyników klasyfikacji. Eksploruj i wizualizuj podobieństwa semantyczne za pomocą osadzania słów.

Identyfikacja opinii klientów w recenzjach produktów. Tworzenie grafu wiedzy na podstawie nazwanych jednostek i ich relacji