Progetti per l'analisi del testo con Python: Soluzioni basate sull'apprendimento automatico per applicazioni comuni del mondo reale (Nlp)

Recensioni dei lettori

Il libro è molto apprezzato per il suo approccio pratico all'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), spiegando efficacemente i fondamenti e fornendo utili schemi per vari compiti NLP. Sebbene sia apprezzato per la sua chiarezza e i suoi strumenti moderni, alcuni lettori trovano che il suo formato distragga rispetto ai libri tradizionali e ci sono dubbi sulla qualità fisica.

⬤ Eccellente spiegazione dei fondamenti della PNL e dei flussi di lavoro.
⬤ Esempi pratici e schemi facili da adattare.
⬤ Aggiornato con librerie moderne come spaCy.
⬤ Ben strutturato, è adatto sia ai neofiti che agli studenti avanzati.
⬤ Supportato da buone risorse online, compresi i link a GitHub e Colab.
⬤ Le ricette portano ad approfondimenti concreti e combinano applicazioni pratiche e basi teoriche.

⬤ Alcuni utenti preferiscono un formato di libro più tradizionale piuttosto che lo stile blueprint.
⬤ La qualità del libro fisico è stata messa in discussione, con segnalazioni di pagine cadute.
⬤ Alcuni contenuti possono risultare elementari per chi ha già familiarità con la PNL.
⬤ I cambiamenti nelle API possono richiedere l'aggiornamento degli esempi.

(basato su 15 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

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

Contenuto del libro:

Trasformare il testo in informazioni preziose è essenziale per le aziende che vogliono ottenere un vantaggio competitivo. Grazie ai recenti miglioramenti nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), gli utenti hanno a disposizione molte opzioni per risolvere sfide complesse.

Ma non è sempre chiaro quali strumenti o librerie di NLP siano adatti alle esigenze di un'azienda, né quali tecniche si debbano utilizzare e in quale ordine. Questo libro pratico fornisce agli scienziati dei dati e agli sviluppatori le basi per le migliori soluzioni pratiche per le attività più comuni di analisi del testo e di elaborazione del linguaggio naturale. Gli autori Jens Albrecht, Sidharth Ramachandran e Christian Winkler forniscono casi di studio reali ed esempi dettagliati di codice in Python per aiutarvi a iniziare rapidamente.

Estrarre dati da API e pagine web. Preparare i dati testuali per l'analisi statistica e l'apprendimento automatico.

Utilizzare l'apprendimento automatico per la classificazione, la modellazione degli argomenti e la sintesi. Spiegare i modelli di AI e i risultati della classificazione. Esplorare e visualizzare le somiglianze semantiche con i word embeddings.

Identificare il sentiment dei clienti nelle recensioni dei prodotti. Creare un grafo di conoscenza basato su entità nominate e sulle loro relazioni.