Python természetes nyelvfeldolgozás szakácskönyve: Több mint 50 recept a szöveg megértéséhez, elemzéséhez és generálásához a nyelvfeldolgozási feladatok végrehajtásához

Olvasói vélemények

Zhenya Antić „Python Natural Language Processing Cookbook” című könyve általában nagy népszerűségnek örvend az NLP gyakorlati megközelítése miatt, amely hasznos recepteket kínál különböző NLP-feladatokhoz, és mind az alapvető, mind a haladó témakörökre kiterjed. Ugyanakkor számos kritika éri a számos kódolási hiba és következetlenség miatt, amelyek egyes olvasók számára hátráltatják a tanulási élményt.

⬤ Könnyen olvasható, világos példákkal.
⬤ Kezdők és haladók számára egyaránt hasznos.
⬤ Praktikus, lépésről-lépésre kidolgozott recepteket tartalmaz NLP-feladatokhoz.
⬤ A modern NLP-koncepciók jó lefedettsége, beleértve az olyan eszközök használatát, mint a Rasa és a BERT.
⬤ A GitHub-tárban a csomagok verziói egyeznek.
⬤ Segít a projektek nulláról való felépítésében.

⬤ Jelentős számú kódolási hiba található a példákban.
⬤ Néhány olvasó problémákat tapasztalt az adatforrások elérésével kapcsolatban.
⬤ Minimális magyarázat az összetett fogalmakhoz és terminológiához.
⬤ Néhányan úgy érezték, hogy a különböző könyvtárak közötti átmeneteket nem magyarázták el jól.
⬤ Bizonyos szakkifejezések előzetes ismeretét igényli, így a tervezettnél kevésbé kezdőbarát.

(15 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Python Natural Language Processing Cookbook: Over 50 recipes to understand, analyze, and generate text for implementing language processing tasks

Könyv tartalma:

Ismerkedjen meg a valós NLP problémák megoldásával, például függőségi elemzésekkel, információ kinyeréssel, témamodellezéssel és szöveges adatok vizualizációjával

Főbb jellemzők:

⬤ Változatos összetettségű szövegek elemzése olyan népszerű Python-csomagok segítségével, mint az NLTK, a spaCy, a sklearn és a gensim.

⬤ A Python-könyvtárak segítségével megvalósíthat gyakori és kevésbé gyakori nyelvi feldolgozási feladatokat.

⬤ Az NLP-csatornák megvalósítása során felmerülő gyakori kihívások leküzdése.

Könyv leírása:

A Python a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) legszélesebb körben használt nyelve, köszönhetően a szövegelemzéshez és a számítógéppel hasznosítható adatok kinyeréséhez szükséges széleskörű eszközeinek és könyvtárainak. Ez a könyv a szövegfeldolgozás számos technikáján keresztül vezet végig, az alapoktól, mint például a beszédrészek elemzése, egészen az olyan összetett témákig, mint a témamodellezés, a szövegosztályozás és a vizualizáció.

A könyv az NLP áttekintésével kezdődik, majd a szöveg mondatokra való felosztásának, a tördelésnek és lemmatizálásnak, a zárószavak eltávolításának és a beszédrészek címkézésének receptjeit mutatja be, hogy segítsen az adatok előkészítésében. Ezután megtanulja a nyelvtani információk kinyerésének és reprezentálásának módjait, például a függőségi elemzést és az anafora feloldását, felfedezi a szemantika reprezentálásának különböző módjait a szózsákok, a TF-IDF, a szóbeágyazások és a BERT segítségével, és készségeket fejleszt a szövegosztályozáshoz kulcsszavak, SVM-ek, LSTM-ek és más technikák segítségével. A továbblépés során azt is láthatja majd, hogyan vonhat ki információt a szövegből, hogyan alkalmazhat felügyelet nélküli és felügyelt technikákat a témamodellezéshez, és hogyan végezhet rövid szövegek, például tweetek témamodellezését. Emellett a könyv megmutatja, hogyan fejleszthet chatbotokat az NLTK és a Rasa segítségével, és hogyan vizualizálhatja a szöveges adatokat.

Ennek az NLP-könyvnek a végére elsajátíthatja a szövegfeldolgozáshoz szükséges hatékony eszközkészlet használatának készségeit.

Mit fogsz tanulni:

⬤ Jártas leszel az alapvető és haladó NLP-technikákban Python nyelven.

⬤ A szövegben lévő nyelvtani információk ábrázolása a spaCy, a szemantikai információk pedig a bag-of-words, a TF-IDF és a szóbeágyazások segítségével.

⬤ Szövegosztályozás különböző módszerekkel, többek között SVM-ekkel és LSTM-ekkel.

⬤ Témamodellezés különböző technikáinak, például a K-means, az LDA, az NMF és a BERT technikáinak vizsgálata.

⬤ Munkálkodjon vizualizációs technikákkal, például NER és szófelhőkkel különböző NLP-eszközökhöz.

⬤ Elkészítsen egy alapvető chatbotot az NLTK és a Rasa segítségével.

⬤ Információk kinyerése szövegből szabályos kifejezési technikák, valamint statisztikai és mélytanulási eszközök segítségével.

Kinek szól ez a könyv:

Ez a könyv olyan adattudósoknak és szakembereknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan dolgozzanak szöveggel. A Python középfokú ismerete segít abban, hogy a legtöbbet hozza ki ebből a könyvből. Ha Ön NLP-gyakorló, ez a könyv kódreferenciaként szolgál majd a projektjein való munka során.