Avis des lecteurs
Résumé:Le livre est bien accueilli par certains lecteurs pour ses explications claires et sa structure conviviale pour les débutants, en particulier pour ceux qui ont des connaissances de base en programmation. Cependant, il a également été critiqué pour son caractère obsolète, ses erreurs et son manque de profondeur sur des sujets importants.
Avantages:⬤ Un contenu bien structuré qui simplifie les concepts complexes
⬤ des exemples pertinents
⬤ adapté aux débutants ayant des connaissances de base en programmation
⬤ utile pour acquérir des connaissances sur les techniques de la PNL.
⬤ Contenu obsolète utilisant Python
⬤ 7
⬤ beaucoup d'erreurs et de fautes
⬤ certaines sections sont perçues comme inutiles
⬤ des sujets importants comme les analyseurs et le NER ne sont pas expliqués de manière adéquate.
(basé sur 5 avis de lecteurs)
Titre original :
Python Natural Language Processing: Advanced machine learning and deep learning techniques for natural language processing
Contenu du livre :
Tirer parti de la puissance de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond pour extraire des informations à partir de données textuelles.
Caractéristiques principales
⬤ Mettez en œuvre des techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour un traitement efficace du langage naturel.
⬤ Démarrez avec NLTK et implémentez facilement le traitement du langage naturel dans vos applications.
⬤ Comprendre et interpréter les langues humaines avec la puissance de l'analyse de texte via Python.
Description du livre
Ce livre commence par poser les bases du traitement du langage naturel et explique pourquoi Python est l'une des meilleures options pour construire un système expert basé sur le traitement du langage naturel, avec des avantages tels que le support communautaire, la disponibilité de frameworks, etc. Ensuite, il vous donne une meilleure compréhension des formes gratuites de corpus disponibles et des différents types d'ensembles de données. Après cela, vous saurez comment choisir un ensemble de données pour les applications de traitement du langage naturel et trouver les bonnes techniques de TAL pour traiter les phrases dans les ensembles de données et comprendre leur structure. Vous apprendrez également à tokeniser les différentes parties des phrases et à les analyser.
Au cours de ce livre, vous explorerez l'analyse sémantique et syntaxique des textes. Vous comprendrez comment résoudre diverses ambiguïtés dans le traitement du langage humain et vous rencontrerez divers scénarios lors de l'analyse de textes.
Vous apprendrez les bases de la préparation de l'environnement pour le traitement du langage naturel, vous passerez à la configuration initiale, puis vous comprendrez rapidement les phrases et les parties du langage. Vous découvrirez la puissance de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond pour extraire des informations des données textuelles.
À la fin du livre, vous aurez une compréhension claire du traitement du langage naturel et vous aurez travaillé sur de multiples exemples qui mettent en œuvre le TAL dans le monde réel.
Ce que vous apprendrez
⬤ Se concentrer sur les paradigmes de programmation Python, qui sont utilisés pour développer des applications de traitement du langage naturel.
⬤ Comprendre l'analyse de corpus et les différents types d'attributs de données.
⬤ Apprendre la PNL en utilisant des bibliothèques Python telles que NLTK, Polyglot, SpaCy, Standford CoreNLP, etc.
⬤ Apprendre l'extraction et la sélection de caractéristiques dans le cadre de l'ingénierie des caractéristiques.
⬤ Explorer les avantages de la vectorisation dans l'apprentissage profond.
⬤ Obtenir une meilleure compréhension de l'architecture d'un système basé sur des règles.
⬤ Optimiser et affiner les algorithmes d'apprentissage automatique supervisé et non supervisé pour les problèmes de traitement du langage naturel.
⬤ Identifier les techniques d'apprentissage profond pour les problèmes de traitement du langage naturel et de génération de langage naturel.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781787121423 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
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