Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre constitue une bonne introduction au traitement du langage naturel (NLP) et à spaCy, particulièrement utile pour ceux qui ont une certaine expérience du développement de logiciels. Cependant, il souffre d'exemples de code obsolètes qui sont incompatibles avec les versions plus récentes de spaCy, ce qui limite son utilité.
Avantages:⬤ Bonne introduction à la PNL et à spaCy
⬤ facile à comprendre pour ceux qui ont une certaine expérience des logiciels
⬤ contient des chapitres intéressants sur les vecteurs de mots et les concepts linguistiques
⬤ les scripts ont fonctionné pour Python
⬤ 8
⬤ utile pour les débutants.
⬤ Les exemples de code sont dépassés et ne fonctionnent pas avec spaCy
⬤ 0 et plus
⬤ les lecteurs peuvent le trouver inutile sans la possibilité de configurer spaCy
⬤ pas de ressources mises à jour ou de solutions fournies pour les exercices.
(basé sur 7 avis de lecteurs)
Titre original :
Natural Language Processing with Python and Spacy: A Practical Introduction
Contenu du livre :
Une introduction au traitement du langage naturel avec Python en utilisant spaCy, une bibliothèque de premier plan pour le traitement du langage naturel en Python.
Natural Language Processing with Python and spaCy vous montrera comment créer rapidement et facilement des applications de traitement du langage naturel telles que des chatbots, des scripts de condensation de texte et des outils de traitement des commandes. Vous apprendrez à exploiter la bibliothèque spaCy pour extraire intelligemment le sens d'un texte, à déterminer les relations entre les mots d'une phrase (analyse syntaxique des dépendances), à identifier les noms, les verbes et les autres parties du discours (marquage de la partie du discours) et à trier les noms propres dans des catégories telles que les personnes, les organisations et les lieux (reconnaissance des entités nommées). Vous apprendrez même à transformer des énoncés en questions pour poursuivre une conversation.
Vous apprendrez également à :
⬤ Travailler avec des vecteurs de mots pour trouver mathématiquement des mots ayant des significations similaires (chapitre 5).
⬤ Identifier des modèles dans les données en utilisant le visualisateur de déplacement intégré à spaCy (chapitre 7).
⬤ Extraire automatiquement des mots-clés à partir des entrées des utilisateurs et les stocker dans une base de données relationnelle (chapitre 9)
⬤ Déployer une application de chatbot pour interagir avec les utilisateurs sur Internet (chapitre 11)
Les sections "Essayez ceci" de chaque chapitre vous encouragent à mettre en pratique ce que vous avez appris en développant les scripts d'exemple du livre pour traiter un plus grand nombre d'entrées, ajouter la gestion des erreurs et créer des applications de qualité professionnelle.
À la fin du livre, vous serez en mesure de créer vos propres applications NLP avec Python et spaCy.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781718500525 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2020 |
| Nombre de pages : | 280 |
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