Procesamiento del lenguaje natural con Python y Spacy: Una introducción práctica

Opiniones de los lectores

El libro ofrece una buena introducción al procesamiento del lenguaje natural (PLN) y a spaCy, especialmente útil para quienes tengan experiencia en el desarrollo de software. Sin embargo, adolece de ejemplos de código obsoletos que son incompatibles con las versiones más recientes de spaCy, lo que limita su utilidad.

⬤ Buena introducción a la PNL y spaCy
⬤ fácil de entender para aquellos con cierta experiencia en software
⬤ contiene valiosos capítulos sobre vectores de palabras y conceptos lingüísticos
⬤ los scripts funcionaban para Python
⬤ 8
⬤ útil para principiantes.

⬤ Los ejemplos de código están desfasados y no funcionan con spaCy
⬤ 0 y superiores
⬤ los lectores pueden encontrarlo inútil sin la capacidad de configurar spaCy
⬤ no se proporcionan recursos actualizados o soluciones para los ejercicios.

(basado en 7 opiniones de lectores)

Título original:

Natural Language Processing with Python and Spacy: A Practical Introduction

Contenido del libro:

Una introducción al procesamiento del lenguaje natural con Python utilizando spaCy, una biblioteca líder de procesamiento del lenguaje natural en Python.

Natural Language Processing with Python and spaCy le mostrará cómo crear aplicaciones NLP como chatbots, scripts de condensación de texto y herramientas de procesamiento de pedidos de forma rápida y sencilla. Aprenderá a aprovechar la biblioteca spaCy para extraer el significado del texto de forma inteligente; a determinar las relaciones entre las palabras de una frase (análisis sintáctico de dependencias); a identificar sustantivos, verbos y otras partes de la oración (etiquetado de partes de la oración); y a clasificar nombres propios en categorías como personas, organizaciones y lugares (reconocimiento de entidades con nombre). Incluso aprenderá a transformar enunciados en preguntas para mantener una conversación.

También aprenderá a:

⬤ Trabajar con vectores de palabras para encontrar matemáticamente palabras con significados similares (Capítulo 5).

⬤ Identificar patrones dentro de los datos usando el visualizador de desplazamiento incorporado de spaCy (Capítulo 7)

⬤ Extraer automáticamente palabras clave de los datos introducidos por el usuario y almacenarlas en una base de datos relacional (capítulo 9)

⬤ Desplegar una aplicación de chatbot para interactuar con los usuarios a través de Internet (capítulo 11)

Las secciones "Pruebe esto" de cada capítulo le animan a practicar lo que ha aprendido ampliando los scripts de ejemplo del libro para manejar una gama más amplia de entradas, añadir gestión de errores y crear aplicaciones de calidad profesional.

Al final del libro, estará creando sus propias aplicaciones de PNL con Python y spaCy.