Blueprints for Text Analytics Using Python (Plány pro textovou analýzu s využitím jazyka Python): Řešení založená na strojovém učení pro běžné aplikace v reálném světě (Nlp).

Recenze čtenářů

Kniha je vysoce ceněna pro svůj praktický přístup ke zpracování přirozeného jazyka (NLP), který efektivně vysvětluje základy a poskytuje užitečné návody pro různé úlohy NLP. Přestože je chválena pro svou srozumitelnost a moderní nástroje, někteří čtenáři považují její formát za rušivý ve srovnání s tradičními knihami a existují obavy ohledně fyzické kvality.

⬤ Vynikající vysvětlení základů NLP a pracovních postupů.
⬤ Praktické příklady a plány, které lze snadno přizpůsobit.
⬤ Aktuální informace o moderních knihovnách, jako je spaCy.
⬤ Dobře strukturovaná, takže je vhodná pro nováčky i pokročilé studenty.
⬤ Podpořená dobrými online zdroji včetně odkazů na GitHub a Colab.
⬤ Recepty vedou k aktuálním poznatkům a kombinují praktické aplikace s teoretickým zázemím.

⬤ Někteří uživatelé dávají přednost tradičnějšímu formátu knihy před stylem plánů.
⬤ Kvalita fyzické knihy byla zpochybňována, objevují se zprávy o vypadávání stránek.
⬤ Některý obsah může být pro ty, kteří již NLP znají, základní.
⬤ Změny v API mohou vyžadovat aktualizace příkladů.

(na základě 15 hodnocení čtenářů)

Původní název:

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

Obsah knihy:

Přeměna textu na cenné informace je pro podniky, které chtějí získat konkurenční výhodu, zásadní. Díky nedávným zlepšením v oblasti zpracování přirozeného jazyka (NLP) mají nyní uživatelé mnoho možností, jak řešit složité problémy.

Ne vždy je však jasné, které nástroje nebo knihovny NLP by se hodily pro potřeby podniku nebo které techniky byste měli použít a v jakém pořadí. Tato praktická kniha poskytuje datovým vědcům a vývojářům návody na osvědčené postupy řešení běžných úloh v oblasti analýzy textu a zpracování přirozeného jazyka. Autoři Jens Albrecht, Sidharth Ramachandran a Christian Winkler poskytují reálné případové studie a podrobné příklady kódu v jazyce Python, které vám pomohou rychle začít.

Extrahujte data z rozhraní API a webových stránek. Připravte textová data pro statistickou analýzu a strojové učení.

Používejte strojové učení pro klasifikaci, modelování témat a sumarizaci. Vysvětlete modely umělé inteligence a výsledky klasifikace. Prozkoumejte a vizualizujte sémantické podobnosti pomocí vkládání slov.

Identifikovat sentiment zákazníků v recenzích produktů. Vytvořit znalostní graf založený na pojmenovaných entitách a jejich vztazích.