Przetwarzanie języka naturalnego za pomocą Pythona i Spacy: Praktyczne wprowadzenie

Opinie czytelników

Książka stanowi przyzwoite wprowadzenie do przetwarzania języka naturalnego (NLP) i spaCy, szczególnie przydatne dla osób z pewnym doświadczeniem w tworzeniu oprogramowania. Cierpi jednak z powodu przestarzałych przykładów kodu, które są niekompatybilne z nowszymi wersjami spaCy, co ogranicza jej użyteczność.

⬤ Dobre wprowadzenie do NLP i spaCy
⬤ łatwe do zrozumienia dla osób z pewnym doświadczeniem programistycznym
⬤ zawiera cenne rozdziały na temat wektorów słów i koncepcji lingwistycznych
⬤ skrypty działały w Pythonie
⬤ 8
⬤ pomocne dla początkujących.

⬤ Przykłady kodu są przestarzałe i nie działają ze spaCy
⬤ 0 i wyżej
⬤ czytelnicy mogą uznać ją za bezużyteczną bez możliwości skonfigurowania spaCy
⬤ brak zaktualizowanych zasobów lub rozwiązań dla ćwiczeń.

(na podstawie 7 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Natural Language Processing with Python and Spacy: A Practical Introduction

Zawartość książki:

Wprowadzenie do przetwarzania języka naturalnego w Pythonie z wykorzystaniem spaCy, wiodącej biblioteki do przetwarzania języka naturalnego w Pythonie.

Natural Language Processing with Python and spaCy pokaże ci, jak szybko i łatwo tworzyć aplikacje NLP, takie jak chatboty, skrypty kondensujące tekst i narzędzia do przetwarzania zamówień. Dowiesz się, jak wykorzystać bibliotekę spaCy do inteligentnego wydobywania znaczenia z tekstu; jak określać relacje między słowami w zdaniu (parsowanie zależności składniowych); identyfikować rzeczowniki, czasowniki i inne części mowy (tagowanie części mowy); i sortować rzeczowniki własne w kategorie, takie jak osoby, organizacje i lokalizacje (rozpoznawanie nazwanych encji). Dowiesz się nawet, jak przekształcać wypowiedzi w pytania, aby podtrzymać konwersację.

Dowiesz się również, jak

⬤ Pracować z wektorami słów, aby matematycznie znaleźć słowa o podobnym znaczeniu (rozdział 5)

⬤ Identyfikować wzorce w danych za pomocą wbudowanego wizualizatora Spacacy (rozdział 7)

⬤ Automatyczne wyodrębnianie słów kluczowych z danych wprowadzanych przez użytkownika i przechowywanie ich w relacyjnej bazie danych (Rozdział 9)

⬤ Wdrażanie aplikacji chatbot do interakcji z użytkownikami przez Internet (Rozdział 11)

Sekcje „Wypróbuj to” w każdym rozdziale zachęcają do ćwiczenia tego, czego się nauczyłeś, rozszerzając przykładowe skrypty książki, aby obsługiwały szerszy zakres danych wejściowych, dodawały obsługę błędów i tworzyły aplikacje o profesjonalnej jakości.

Pod koniec książki będziesz tworzyć własne aplikacje NLP za pomocą Pythona i spaCy.