Aprendizaje automático para texto

Opiniones de los lectores

El libro es elogiado por su exhaustiva cobertura del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, especialmente aplicados al texto. Constituye un excelente recurso tanto para los académicos como para los profesionales de la industria, ya que ofrece explicaciones claras y perspectivas intuitivas. Sin embargo, algunos críticos señalan que ciertos temas no reciben una cobertura uniforme, y se critica la vaguedad de algunas secciones.

Amplia cobertura de los métodos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, estilo de redacción claro e intuitivo, ideal tanto para el mundo académico como para la industria, numerosas ideas que conectan varios conceptos, contenido bien organizado, buen equilibrio entre teoría y aplicación práctica.

Algunas áreas no están cubiertas de manera uniforme, en particular con un enfoque en la clasificación de texto sobre otros temas; algunas descripciones consideradas relativamente superficiales y vagas, no adecuadas como una guía práctica de programación.

(basado en 10 opiniones de lectores)

Título original:

Machine Learning for Text

Contenido del libro:

El análisis de textos es un campo que se encuentra en la interfaz de la recuperación de información, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, y este libro de texto cubre cuidadosamente un marco organizado coherentemente a partir de estos temas que se entrecruzan. Los capítulos de este libro de texto están organizados en tres categorías:

Algoritmos básicos: Los capítulos 1 a 7 tratan los algoritmos clásicos para el aprendizaje automático a partir de texto, como el preprocesamiento, el cálculo de similitudes, el modelado de temas, la factorización matricial, la agrupación, la clasificación, la regresión y el análisis de conjuntos.

- Minería sensible al dominio:En los capítulos 8 y 9 se analizan los métodos de aprendizaje a partir de texto cuando se combinan con diferentes dominios, como multimedia y la Web. También se analiza el problema de la recuperación de información y la búsqueda en la Web en el contexto de su relación con la clasificación y los métodos de aprendizaje automático.

- Minería centrada en secuencias:En los capítulos 10 a 14 se analizan diversas aplicaciones centradas en secuencias y en lenguaje natural, como la ingeniería de rasgos, los modelos neurales del lenguaje, el aprendizaje profundo, el resumen de textos, la extracción de información, la minería de opiniones, la segmentación de textos y la detección de eventos.

Este libro de texto cubre en detalle los temas de aprendizaje automático para texto. Dado que la cobertura es amplia, se pueden ofrecer varios cursos a partir del mismo libro, dependiendo del nivel del curso. Aunque la presentación se centra en el texto, los capítulos 3 a 7 cubren algoritmos de aprendizaje automático que se utilizan a menudo en ámbitos que van más allá de los datos de texto. Por lo tanto, el libro puede utilizarse para ofrecer cursos no sólo de análisis de texto, sino también desde la perspectiva más amplia del aprendizaje automático (con el texto como telón de fondo).

Este libro de texto está dirigido a estudiantes de postgrado en informática, así como a investigadores, profesores y profesionales de la industria que trabajen en estos campos relacionados. Este libro de texto va acompañado de un manual de soluciones para la enseñanza en el aula.