Книга написана практиками, работавшими над задачами автоматического анализа текстов. Впервые встречаю описание создания и обработки целеполагаемого корпуса языка именно с точки зрения реальных задач. Описано много полезных приемов при работе над реальными приложениями, в частности создание чат-ботов. Для освоения предложенного в книге материала требуются определенная математическая подготовка, хотя бы основы теории вероятностей и математической статистики и, конечно, теории графов.
16+
текстPDF
Объем 368 страниц
2018 год
Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка (pdf+epub)
текстPDF
Нет в продаже
О книге
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 диалога. 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 реализуются 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 визуальной интерпретации, анализу графов, а после знакомства с приемами масштабирования научитесь использовать глубокое обучение для анализа текста.После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.
Входит в серию "Бестселлеры O’Reilly (Питер)"Все книги серии
Входит в серию "Бестселлеры O’Reilly (Питер)"
Сначала популярные
Оставьте отзыв
Войдите, чтобы оценить книгу и оставить отзыв
Описание книги
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 диалога. 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 реализуются 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 визуальной интерпретации, анализу графов, а после знакомства с приемами масштабирования научитесь использовать глубокое обучение для анализа текста.
После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.
Книга Бенджамина Бенгфорта, Ребекки Билбро и др. «Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка (pdf+epub)» — скачать в pdf или читать онлайн. Оставляйте комментарии и отзывы, голосуйте за понравившиеся.
Возрастное ограничение:
16+Дата выхода на Литрес:
01 марта 2021Дата перевода:
2020Последнее обновление:
2018Объем:
368 стр. ISBN:
978-5-4461-1153-4Общий размер:
6.0 МБОбщее кол-во страниц:
368Переводчик:
Правообладатель:
Питер
Отзывы
1