Procesamiento del lenguaje natural en acción: Comprender, analizar y generar texto con Python

Opiniones de los lectores

En general, el libro ha tenido una buena acogida y ha sido elogiado por su accesibilidad, sus explicaciones claras y su orientación práctica sobre los conceptos y métodos de la PNL. Los revisores aprecian su estructura, que conecta las herramientas individuales de PNL en una aplicación coherente, haciendo que la PNL sea accesible incluso para los principiantes. Sin embargo, algunos usuarios critican el formato del libro electrónico, el uso limitado de código Python y la cobertura superficial de ciertos temas. A pesar de estos contras, el libro se considera informativo y un buen recurso para aquellos que buscan aprender PNL.

Accesible para principiantes, explicaciones claras, buena cobertura de los métodos de PNL, paquete de aplicaciones prácticas, contenido bien organizado, descripciones esclarecedoras, simplifica los términos complejos.

Formato pobre en la versión ebook, código Python y ejemplos limitados, cobertura poco profunda de los temas, ejemplos de codificación desorganizados, no es un libro nuevo como se describe.

(basado en 25 opiniones de lectores)

Título original:

Natural Language Processing in Action: Understanding, Analyzing, and Generating Text with Python

Contenido del libro:

Resumen

Procesamiento del Lenguaje Natural en Acción es su guía para crear máquinas que entienden el lenguaje humano utilizando el poder de Python con su ecosistema de paquetes dedicados a la PNL y la IA.

La compra del libro impreso incluye un libro electrónico gratuito en formatos PDF, Kindle y ePub de Manning Publications.

Acerca de la tecnología

Los recientes avances en aprendizaje profundo permiten a las aplicaciones comprender texto y voz con extrema precisión. ¿El resultado? Chatbots que pueden imitar a personas reales, coincidencias significativas entre currículos y puestos de trabajo, búsquedas predictivas excelentes y resúmenes de documentos generados automáticamente, todo ello a un bajo coste. Las nuevas técnicas, junto con herramientas accesibles como Keras y TensorFlow, hacen que la PNL de calidad profesional sea más fácil que nunca.

Acerca del libro

Procesamiento del Lenguaje Natural en Acción es su guía para construir máquinas que puedan leer e interpretar el lenguaje humano. En él, utilizará paquetes de Python fácilmente disponibles para captar el significado del texto y reaccionar en consecuencia. El libro amplía los enfoques tradicionales de PLN para incluir redes neuronales, algoritmos modernos de aprendizaje profundo y técnicas generativas a medida que aborda problemas del mundo real como la extracción de fechas y nombres, la composición de texto y la respuesta a preguntas de forma libre.

Contenido

⬤ Algunas frases de este libro fueron escritas por PNL ¿Puedes adivinar cuáles?

⬤ Trabajando con Keras, TensorFlow, gensim, y scikit-learn.

⬤ NLP basado en reglas y basado en datos.

⬤ Tuberías escalables.

Sobre el lector

Este libro requiere una comprensión básica del aprendizaje profundo y habilidades intermedias de Python.

Sobre el Autor

Hobson Lane, Cole Howard y Hannes Max Hapke son ingenieros experimentados en PNL que utilizan estas técnicas en producción.

índice de contenidos

PARTE 1 - MÁQUINAS DE PALABRAS.

⬤ Paquetes de pensamiento (visión general de la PNL)

⬤ Construya su vocabulario (tokenización de palabras)

⬤ Matemáticas con palabras (vectores TF-IDF)

⬤ Buscar significado en el recuento de palabras (análisis semántico)

PARTE 2 - APRENDIZAJE MÁS PROFUNDO (REDES NEURONALES)

⬤ Pasos de bebé con redes neuronales (perceptrones y retropropagación)

⬤ Razonamiento con vectores de palabras (Word2vec)

⬤ Ordenación de palabras con redes neuronales convolucionales (CNN)

⬤ Redes neuronales recurrentes (RNN)

⬤ Mejora de la retención con redes de memoria a corto plazo.

⬤ Modelos de secuencia a secuencia y atención.

PARTE 3 - LA REALIDAD (RETOS DE LA PNL EN EL MUNDO REAL)

⬤ Extracción de información (extracción de entidades con nombre y respuesta a preguntas).

⬤ Conversación (motores de diálogo)

⬤ Ampliación (optimización, paralelización y procesamiento por lotes)