Бенджамин Бенгфорт – Прикладной анализ текстовых данных на Python

990 

Автор: Бенджамин Бенгфорт
Название: Прикладной анализ текстовых данных на Python
Формат: PDF
Тема: Анализ данных
Количество страниц: 368
Качество: Компьютерное, издательское

Технологии анализа текстовой информации стремительно меняются под влиянием машинного
обучения. Нейронные сети из теоретических научных исследований перешли в реальную жизнь,
и анализ текста активно интегрируется в программные решения. Нейронные сети способны решать
самые сложные задачи обработки естественного языка, никого не удивляет машинный перевод,
«беседа» с роботом в интернет-магазине, перефразирование, ответы на вопросы и поддержание диа-
лога. Почему же Сири, Алекса и Алиса не хотят нас понимать, Google находит не то, что мы ищем,
а машинные переводчики веселят нас примерами «трудностей перевода» с китайского на албанский?
Ответ кроется в мелочах — в алгоритмах, которые правильно работают в теории, но сложно реализу-
ются на практике. Научитесь применять методы машинного обучения для анализа текста в реальных
задачах, используя возможности и библиотеки Python. От поиска модели и предварительной обработки
данных вы перейдете к приемам классификации и кластеризации текстов, затем приступите к визу-
альной интерпретации, анализу графов, а после знакомства с приемами масштабирования научитесь
использовать глубокое обучение для анализа текста

Описание

Книга Бенджамина Бенгфорта «Прикладной анализ текстовых данных на Python» — практическое руководство по работе с естественным языком с помощью современных инструментов Python. Автор показывает, как извлекать смысл из больших объёмов текстов, анализировать отзывы, классифицировать документы и строить модели на основе NLP.

В книге подробно разбираются векторные представления текстов, тематическое моделирование, анализ тональности, работа с embeddings и применение машинного обучения к неструктурированным данным. Особое внимание уделяется реальным кейсам и готовым pipeline’ам, которые можно сразу использовать в проектах.

  • Разработчикам, которые хотят добавить в свой стек анализ текстов и NLP
  • Data Scientist и аналитикам данных, работающим с пользовательским контентом
  • Студентам и специалистам, изучающим машинное обучение и обработку естественного языка
  • Всем, кто хочет перейти от теории NLP к реальным прикладным задачам на Python

Отзывы

Отзывов пока нет.

Только зарегистрированные клиенты, купившие данный товар, могут публиковать отзывы.