Przetwarzanie języka naturalnego w Pythonie - przewodnik Szybki start

Opinie czytelników

Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 3 głosach.

Oryginalny tytuł:

Natural Language Processing with Python Quick Start Guide

Zawartość książki:

Twórz i wdrażaj inteligentne aplikacje do przetwarzania języka naturalnego za pomocą Pythona, korzystając ze standardowych narzędzi branżowych i popularnych ostatnio metod głębokiego uczenia się Kluczowe cechy Bez matematyki, oparty na kodzie przewodnik programisty po przetwarzaniu tekstu i NLP Uzyskaj najnowocześniejsze wyniki dzięki nowoczesnym narzędziom z zakresu lingwistyki, wektorów tekstu i uczenia maszynowego Podstawy metod NLP z spaCy, gensim, scikit-learn i PyTorch Opis książki

NLP w Pythonie jest jedną z najbardziej poszukiwanych umiejętności wśród naukowców zajmujących się danymi. Dzięki kodowi i odpowiednim studiom przypadków ta książka pokaże, w jaki sposób można wykorzystać narzędzia branżowe do implementacji programów NLP zdolnych do uczenia się z odpowiednich danych. Przeanalizujemy wiele nowoczesnych metod, od spaCy po wektory słów, które na nowo odkryły NLP.

Książka prowadzi od podstaw NLP do tworzenia aplikacji do przetwarzania tekstu. Zaczynamy od wprowadzenia do podstawowego słownictwa wraz ze sposobem tworzenia aplikacji NLP.

Używamy narzędzi NLP klasy przemysłowej do czyszczenia i wstępnego przetwarzania tekstu, automatycznego generowania pytań i odpowiedzi przy użyciu lingwistyki, osadzania tekstu, klasyfikatora tekstu i budowania chatbota. Z każdym projektem poznasz nową koncepcję NLP. Dowiesz się o rozpoznawaniu encji, tagowaniu części mowy i parsowaniu zależności dla pytań i odpowiedzi. Używamy osadzania tekstu zarówno do grupowania dokumentów, jak i tworzenia chatbotów, a następnie budujemy klasyfikatory za pomocą scikit-learn.

Na koniec wdrażamy te modele jako interfejsy API REST za pomocą Flask.

Pod koniec kursu będziesz pewnie budować aplikacje NLP i dokładnie wiedzieć, na co zwrócić uwagę przy podejmowaniu nowych wyzwań. Czego się nauczysz Zrozumieć klasyczną lingwistykę w użyciu gramatyki angielskiej do automatycznego generowania pytań i odpowiedzi z korpusu wolnego tekstu Pracować z modelami osadzania tekstu dla gęstych reprezentacji liczbowych słów, Uczenie głębokie w NLP przy użyciu PyTorch z opartym na kodzie wprowadzeniem do PyTorch Korzystanie z systemu zarządzania projektami NLP do szacowania harmonogramów i organizowania projektu w etapy Hakowanie i budowanie prostej aplikacji chatbot w 30 minut Wdrażanie aplikacji NLP lub uczenia maszynowego przy użyciu Flask jako RESTFUL API Dla kogo jest ta książka?

Programiści, którzy chcą budować systemy interpretujące język. Wymagana jest znajomość programowania w języku Python. Znajomość słownictwa NLP lub uczenia maszynowego będzie pomocna, ale nie obowiązkowa. Spis treści Wprowadzenie do klasyfikacji tekstu Porządkowanie tekstu Wykorzystanie lingwistyki Reprezentacje tekstu - od słów do liczb Nowoczesne metody klasyfikacji Głębokie uczenie dla NLP Tworzenie własnego Chatbota Wdrożenia sieciowe