Elaborazione pratica del linguaggio naturale con Python: Con casi di studio di industrie che utilizzano i dati di testo su larga scala

Recensioni dei lettori

Il libro offre una guida appassionante e completa alla PNL, coprendo un'ampia gamma di argomenti con spiegazioni chiare e applicazioni pratiche. È particolarmente utile per i professionisti interessati alle applicazioni aziendali.

⬤ Ampia gamma di argomenti
⬤ spiegazioni lucide
⬤ implementazioni intuitive
⬤ casi di studio pratici
⬤ stile di scrittura colloquiale
⬤ approccio data-first
⬤ copre sia i concetti per principianti che quelli avanzati
⬤ include esempi di codice illustrati
⬤ riconduce i concetti a casi d'uso del settore.

Non sono stati menzionati svantaggi specifici nelle recensioni.

(basato su 2 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Practical Natural Language Processing with Python: With Case Studies from Industries Using Text Data at Scale

Contenuto del libro:

Capitolo 1: Dati di testo in Real Word.

Obiettivo del capitolo: questo capitolo si concentra sui vari tipi di dati testuali. Le informazioni che offrono e il valore commerciale che ciascuno di essi può potenzialmente offrire. La comprensione dei dati fornisce al lettore il panorama in cui si trova.

N. di pagine: 10.

Sotto-argomenti.

⬤ NLP.

⬤ Ricerca.

⬤ Recensioni.

⬤ Tweet/Post di FB.

⬤ Dati di chat.

⬤ Dati SMS.

⬤ Dati sui contenuti.

⬤ Dati di enunciati IVR.

Capitolo 2: La PNL nel servizio clienti.

Obiettivo del capitolo: studio di casi di problemi nel servizio clienti e di come potrebbero essere risolti.

Numero di pagine: 39.

Sotto-argomenti.

1. Una rapida panoramica del settore del servizio clienti.

2. Chiamate vocali.

3. Le chat.

4. Dati sui biglietti.

5. Dati e-mail.

6. Analisi della voce del cliente.

7. Mining degli intenti.

8. Driver NPS/CSAT.

9. Approfondimenti nelle chat di vendita.

10. Motivi del mancato acquisto.

11. Analisi dei commenti ai sondaggi.

12. Estrazione delle trascrizioni vocali.

Capitolo 3: NLP nelle recensioni online.

Obiettivo del capitolo: Casi di studio di problemi nelle recensioni online e come potrebbero essere risolti.

Numero di pagine: 39.

Sotto-argomenti:

1. Analisi del sentimento.

2. Estrazione delle emozioni.

3. Approccio 1: approccio basato sul lessico.

4. Approccio 2: approccio basato sulle regole.

5. Approccio 3 - Approccio basato sull'apprendimento automatico (rete neurale).

6. Estrazione degli attributi.

Capitolo 4: La PNL nel settore bancario.

Capitolo Goal: casi di studio per problemi nel settore bancario.

Sotto-argomenti:

1. La PNL nelle frodi.

2. Metodo 1 (per l'estrazione di NER, librerie popolari).

3. Metodo 2 (per l'estrazione del NER, approccio basato su regole).

4. Metodo 3 (approccio basato su classificatori che utilizzano word embeddings e reti neurali)

5. Altri casi di utilizzo della PNL in BFSI.

6. Generazione di linguaggio naturale nelle banche.

N. di pagine: 47.

Capitolo 5: La PNL negli assistenti virtuali.

Obiettivo del capitolo: Caso di studio nella costruzione di bot in linguaggio naturale all'avanguardia.

Sotto-argomenti.

1. Panoramica.

2. Approccio 1: l'approccio "classico" che utilizza le LSTM.

3. Approccio 2: generazione di risposte.

4. BERT.

5. Ulteriori sfumature nella costruzione di bot conversazionali:

Numero di pagine: 43.