Elaborazione del linguaggio naturale in Python: Tecniche avanzate di apprendimento automatico e di apprendimento profondo per l'elaborazione del linguaggio naturale

Recensioni dei lettori

Il libro è stato accolto positivamente da alcuni lettori per la chiarezza delle spiegazioni e la struttura facile da usare per i principianti, in particolare per coloro che hanno una conoscenza di base della programmazione. Tuttavia, è stato anche criticato per la sua obsolescenza, la presenza di errori e la mancanza di approfondimento di argomenti importanti.

⬤ Contenuto ben strutturato che semplifica i concetti complessi
⬤ esempi relativi
⬤ adatto ai principianti con competenze di programmazione di base
⬤ utile per acquisire conoscenze sulle tecniche di PNL.

⬤ Contenuti obsoleti che utilizzano Python
⬤ 7
⬤ molti errori e sbagli
⬤ alcune sezioni percepite come inutili
⬤ argomenti importanti come parser e NER non spiegati adeguatamente.

(basato su 5 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Python Natural Language Processing: Advanced machine learning and deep learning techniques for natural language processing

Contenuto del libro:

Sfrutta la potenza dell'apprendimento automatico e dell'apprendimento profondo per estrarre informazioni dai dati di testo.

Caratteristiche principali

⬤ Implementa le tecniche di Machine Learning e Deep Learning per un'efficiente elaborazione del linguaggio naturale.

⬤ Iniziare con NLTK e implementare NLP nelle tue applicazioni con facilità.

⬤ Comprendere e interpretare i linguaggi umani con la potenza dell'analisi del testo tramite Python.

Descrizione del libro

Questo libro inizia gettando le basi dell'elaborazione del linguaggio naturale e spiega perché Python è una delle migliori opzioni per costruire un sistema esperto basato su NLP, con vantaggi quali il supporto della comunità, la disponibilità di framework e così via. In seguito, viene fornita una migliore comprensione delle forme gratuite di corpus disponibili e dei diversi tipi di dataset. In seguito, saprete come scegliere un set di dati per le applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale e come trovare le giuste tecniche di PNL per elaborare le frasi nei set di dati e comprenderne la struttura. Imparerete anche come tokenizzare le diverse parti delle frasi e come analizzarle.

Nel corso del libro, esplorerete l'analisi semantica e sintattica del testo. Capirete come risolvere varie ambiguità nell'elaborazione del linguaggio umano e vi imbatterete in vari scenari durante l'analisi del testo.

Imparerete le basi per preparare l'ambiente per l'elaborazione del linguaggio naturale, passerete alla configurazione iniziale e capirete rapidamente le frasi e le parti del linguaggio. Imparerete la potenza del Machine Learning e del Deep Learning per estrarre informazioni dai dati testuali.

Alla fine del libro, avrete una chiara comprensione dell'elaborazione del linguaggio naturale e avrete lavorato su diversi esempi che implementano l'NLP nel mondo reale.

Che cosa imparerete?

⬤ Focalizzarsi sui paradigmi di programmazione Python, utilizzati per sviluppare applicazioni di NLP.

⬤ Comprendere l'analisi del corpus e i diversi tipi di attribuzione dei dati.

⬤ Imparare l'NLP utilizzando librerie Python come NLTK, Polyglot, SpaCy, Standford CoreNLP e così via.

⬤ Apprendere l'estrazione di caratteristiche e la selezione di caratteristiche come parte dell'ingegneria delle caratteristiche.

⬤ Esplorare i vantaggi della vettorizzazione nel Deep Learning.

⬤ Comprendere meglio l'architettura di un sistema basato su regole.

⬤ Ottimizzare e mettere a punto algoritmi di apprendimento automatico supervisionati e non supervisionati per problemi di NLP.

⬤ Identificare tecniche di Deep Learning per problemi di Natural Language Processing e Natural Language Generation.