Elaborazione del linguaggio naturale con Python e Spacy: Un'introduzione pratica

Recensioni dei lettori

Il libro fornisce una discreta introduzione all'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e a spaCy, particolarmente utile per coloro che hanno un certo background di sviluppo software. Tuttavia, soffre di esempi di codice obsoleti e incompatibili con le versioni più recenti di spaCy, limitandone l'utilità.

⬤ Buona introduzione alla PNL e a spaCy
⬤ facile da capire per chi ha una certa esperienza di software
⬤ contiene preziosi capitoli sui vettori di parole e sui concetti linguistici
⬤ gli script funzionavano per Python
⬤ 8
⬤ utile per i principianti.

⬤ Gli esempi di codice sono obsoleti e non funzionano con spaCy
⬤ 0 e superiori
⬤ i lettori potrebbero trovarlo inutile senza la possibilità di impostare spaCy
⬤ non vengono fornite risorse o soluzioni aggiornate per gli esercizi.

(basato su 7 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Natural Language Processing with Python and Spacy: A Practical Introduction

Contenuto del libro:

Un'introduzione all'elaborazione del linguaggio naturale con Python utilizzando spaCy, una libreria leader nell'elaborazione del linguaggio naturale in Python.

Natural Language Processing with Python and spaCy vi mostrerà come creare applicazioni NLP come chatbot, script di condensazione del testo e strumenti di elaborazione degli ordini in modo semplice e veloce. Imparerete a sfruttare la libreria spaCy per estrarre il significato dal testo in modo intelligente; a determinare le relazioni tra le parole in una frase (parsing delle dipendenze sintattiche); a identificare nomi, verbi e altre parti del discorso (part-of-speech tagging); a ordinare i nomi propri in categorie come persone, organizzazioni e luoghi (named entity recognizing). Imparerete anche a trasformare le affermazioni in domande per continuare una conversazione.

Imparerete anche a:

⬤ Lavorare con i vettori di parole per trovare matematicamente parole con significati simili (Capitolo 5)

⬤ Identificare gli schemi all'interno dei dati utilizzando il visualizzatore di displaCy integrato in spaCy (Capitolo 7)

⬤ Estrarre automaticamente parole chiave dall'input dell'utente e memorizzarle in un database relazionale (Capitolo 9)

⬤ Dispiegare un'applicazione chatbot per interagire con gli utenti su Internet (Capitolo 11)

Le sezioni "Prova questo" in ogni capitolo vi incoraggiano a mettere in pratica ciò che avete imparato, ampliando gli script di esempio del libro per gestire una gamma più ampia di input, aggiungere la gestione degli errori e creare applicazioni di qualità professionale.

Alla fine del libro, potrete creare le vostre applicazioni NLP con Python e spaCy.