Avis des lecteurs
Résumé:Le livre est bien accueilli pour son style clair et son approche structurée de l'explication des concepts du traitement du langage naturel (NLP), offrant un équilibre entre la théorie et l'application pratique. Cependant, il souffre d'une mauvaise qualité d'impression, la plupart du texte étant en nuances de gris, ce qui le rend plus difficile à lire, en particulier les exemples de codage.
Avantages:⬤ Livraison rapide
⬤ explication bien structurée et logique des concepts de la PNL
⬤ style d'écriture clair
⬤ exemples pratiques
⬤ utile pour les débutants et les lecteurs expérimentés
⬤ expérience d'apprentissage enrichissante
⬤ accent unique sur le profilage de l'auteur en tant que tâche.
Mauvaise qualité d'impression : le texte est imprimé en différentes nuances de gris, ce qui le rend difficile à lire ; les exemples de codage sont en gris clair et difficiles à distinguer.
(basé sur 5 avis de lecteurs)
Titre original :
Getting Started with Natural Language Processing
Contenu du livre :
Cette introduction approfondie aux compétences et techniques de traitement du langage naturel (NLP) permet à vos ordinateurs de parler aux humains.
Dans Getting Started with Natural Language Processing, vous apprendrez :
Les concepts et algorithmes fondamentaux du TAL.
Les bibliothèques Python utiles pour le TAL.
Construire un algorithme de recherche.
Extraire des informations d'un texte brut.
Prédire le sentiment d'un texte d'entrée.
Profilage de l'auteur.
Étiquetage des sujets.
Reconnaissance des entités nommées.
Getting Started with Natural Language Processing est un guide agréable et compréhensible qui vous aide à concevoir vos premiers algorithmes de traitement du langage naturel. Votre tuteur est le Dr Ekaterina Kochmar, maître de conférences à l'Université de Bath, qui a aidé des milliers d'étudiants à faire leurs premiers pas dans le traitement du langage naturel. Rempli de code Python et de projets pratiques, chaque chapitre fournit un exemple concret avec des techniques pratiques que vous pouvez mettre en pratique immédiatement. Si vous êtes un débutant en PNL et que vous souhaitez améliorer vos applications avec des fonctions et des caractéristiques telles que l'extraction d'informations, le profilage des utilisateurs et l'étiquetage automatique des sujets, ce livre est fait pour vous.
L'achat du livre imprimé inclut un livre électronique gratuit aux formats PDF, Kindle et ePub de Manning Publications.
À propos de la technologie.
Des haut-parleurs intelligents aux chatbots du service clientèle, les applications qui comprennent le texte et la parole sont omniprésentes. Le traitement du langage naturel, ou NLP, est la clé de cette puissante forme d'interaction entre l'homme et l'ordinateur. Grâce à une nouvelle génération d'outils et de techniques, il est plus facile que jamais de s'initier au TAL !
À propos du livre.
Getting Started with Natural Language Processing vous apprend à améliorer les applications destinées aux utilisateurs grâce à des fonctions basées sur le texte et la parole. Grâce aux explications accessibles et aux exemples pratiques de ce livre, vous apprendrez à appliquer le TAL à l'analyse des sentiments, au profilage des utilisateurs et à bien d'autres choses encore. Au fur et à mesure que vous avancez, chaque nouveau projet s'appuie sur ce que vous avez appris précédemment, en introduisant de nouveaux concepts et de nouvelles compétences. Des diagrammes pratiques et des exemples de code Python intuitifs facilitent la prise en main, même si vous n'avez pas d'expérience en apprentissage automatique !
Ce qu'il y a dedans.
Concepts et algorithmes fondamentaux du NLP.
Extraction d'informations à partir de textes bruts.
Bibliothèques Python utiles.
L'étiquetage des sujets.
Construction d'un algorithme de recherche.
A propos du lecteur.
Vous aurez besoin de compétences de base en Python. Aucune expérience en NLP n'est requise.
A propos de l'auteur.
Ekaterina Kochmar est chargée de cours au département d'informatique de l'université de Bath, où elle fait partie du groupe de recherche sur l'IA.
Table des matières.
1 Introduction.
2 Votre premier exemple de NLP.
3 Introduction à la recherche d'informations.
4 Extraction d'informations.
5 Le profilage d'auteur en tant que tâche d'apprentissage automatique.
6 Ingénierie des caractéristiques linguistiques pour le profilage des auteurs.
7 Votre premier analyseur de sentiments utilisant des lexiques de sentiments.
8 L'analyse de sentiments avec une approche basée sur les données.
9 Analyse thématique.
10 Modélisation des sujets.
11 Reconnaissance des entités nommées.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781617296765 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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