Blueprints for Text Analytics Using Python: Soluciones basadas en aprendizaje automático para aplicaciones comunes del mundo real (Nlp)

Opiniones de los lectores

El libro es muy apreciado por su enfoque práctico del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), ya que explica eficazmente los fundamentos y proporciona útiles planos para diversas tareas de PLN. Aunque es elogiado por su claridad y sus herramientas modernas, algunos lectores encuentran que su formato distrae en comparación con los libros tradicionales, y existen dudas sobre su calidad física.

⬤ Excelente explicación de los fundamentos y flujos de trabajo de la PNL.
⬤ Ejemplos prácticos y planos fáciles de adaptar.
⬤ Actualizado con bibliotecas modernas como spaCy.
⬤ Bien estructurado, lo que lo hace adecuado tanto para principiantes como para estudiantes avanzados.
⬤ Apoyado por buenos recursos en línea, incluyendo enlaces GitHub y Colab.
⬤ Las recetas conducen a conocimientos reales y combinan aplicaciones prácticas con fundamentos teóricos.

⬤ Algunos usuarios prefieren un formato de libro más tradicional que el estilo de los planos.
⬤ La calidad del libro físico ha sido cuestionada, con informes de páginas que se caen.
⬤ Algunos contenidos pueden resultar básicos para quienes ya estén familiarizados con la PNL.
⬤ Los cambios en las API pueden hacer necesario actualizar los ejemplos.

(basado en 15 opiniones de lectores)

Título original:

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

Contenido del libro:

Convertir texto en información valiosa es esencial para las empresas que quieren obtener una ventaja competitiva. Con las recientes mejoras en el procesamiento del lenguaje natural (PLN), los usuarios disponen ahora de muchas opciones para resolver retos complejos.

Pero no siempre está claro qué herramientas o bibliotecas de PLN se adaptan a las necesidades de una empresa, ni qué técnicas se deben utilizar y en qué orden. Este libro práctico proporciona a los científicos de datos y desarrolladores planos de las mejores prácticas para resolver tareas comunes en el análisis de textos y el procesamiento del lenguaje natural. Sus autores, Jens Albrecht, Sidharth Ramachandran y Christian Winkler, ofrecen estudios de casos reales y ejemplos de código detallados en Python para ayudarle a empezar rápidamente.

Extraiga datos de API y páginas web. Prepare datos textuales para el análisis estadístico y el aprendizaje automático.

Utilizar el aprendizaje automático para la clasificación, el modelado de temas y el resumen. Explicar modelos de IA y resultados de clasificación. Explorar y visualizar similitudes semánticas con incrustaciones de palabras.

Identificar el sentimiento del cliente en las reseñas de productos. Crear un grafo de conocimiento basado en entidades con nombre y sus relaciones.