Blueprints for Text Analytics Using Python: Gépi tanuláson alapuló megoldások gyakori valós világbeli (Nlp) alkalmazásokhoz

Olvasói vélemények

A könyv nagyra értékelt a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) gyakorlati megközelítése miatt, amely hatékonyan magyarázza el az alapokat, és hasznos tervrajzokat nyújt a különböző NLP-feladatokhoz. Bár dicsérik áttekinthetőségét és modern eszközeit, egyes olvasók a hagyományos könyvekhez képest zavarónak találják a formátumát, és a fizikai minőséggel kapcsolatban is vannak aggályok.

⬤ Az NLP alapjainak és munkafolyamatainak kiváló magyarázata.
⬤ Gyakorlati példák és tervrajzok, amelyek könnyen adaptálhatók.
⬤ Naprakész az olyan modern könyvtárakkal, mint a spaCy.
⬤ Jól strukturált, így alkalmas kezdőknek és haladóknak egyaránt.
⬤ Jó online forrásokkal támogatott, beleértve a GitHub és a Colab linkeket.
⬤ A receptek tényleges felismerésekhez vezetnek, és ötvözik a gyakorlati alkalmazásokat az elméleti háttérrel.

⬤ Néhány felhasználó inkább a hagyományosabb könyvformátumot részesíti előnyben, mint a tervrajzok stílusát.
⬤ A fizikai könyv minősége megkérdőjeleződött, a jelentések szerint az oldalak kihullottak.
⬤ Egyes tartalmak alapvetőnek tűnhetnek azok számára, akik már ismerik az NLP-t.
⬤ Az API-k változásai szükségessé tehetik a példák frissítését.

(15 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

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

Könyv tartalma:

A szöveg értékes információvá alakítása alapvető fontosságú a versenyelőnyre törekvő vállalkozások számára. A természetes nyelvfeldolgozás (NLP) legújabb fejlesztései révén a felhasználóknak ma már számos lehetőségük van az összetett kihívások megoldására. Nem mindig egyértelmű azonban, hogy mely NLP-eszközök vagy könyvtárak lennének megfelelőek egy vállalkozás igényeihez, vagy hogy mely technikákat és milyen sorrendben érdemes használni. Ez a gyakorlatias könyv az adattudósok és fejlesztők számára a szövegelemzés és a természetes nyelvi feldolgozás gyakori feladatainak legjobb gyakorlatú megoldásainak tervrajzait nyújtja. A szerzők, Jens Albrecht, Sidharth Ramachandran és Christian Winkler Python nyelven valós esettanulmányokat és részletes kódpéldákat adnak, hogy segítsenek a gyors kezdésben.

⬤ Adatok kinyerése API-kból és weboldalakból.

⬤ Szöveges adatok előkészítése statisztikai elemzéshez és gépi tanuláshoz.

⬤ Használja a gépi tanulást osztályozásra, témamodellezésre és összegzésre.

⬤ Megmagyarázza a mesterséges intelligencia modelleket és az osztályozási eredményeket.

⬤ Feltárja és vizualizálja a szemantikai hasonlóságokat szóbeágyazásokkal.

⬤ A vásárlói érzelmek azonosítása termékértékelésekben.

⬤ Tudásgráf létrehozása megnevezett entitások és kapcsolataik alapján.