Прикладной анализ текстовых данных на Python, машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка, Бенгфорт Б., Билбро Р., Охеда Т., 2019

К сожалению, на данный момент у нас невозможно бесплатно скачать полный вариант книги.

Но вы можете попробовать скачать полный вариант, купив у наших партнеров электронную книгу здесь.

Также можно купить бумажную версию книги здесь.


Прикладной анализ текстовых данных на Python, машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка, Бенгфорт Б., Билбро Р., Охеда Т., 2019.

Технологии анализа текстовой информации стремительно меняются под влиянием машинного обучения. Нейронные сети из теоретических научных исследований перешли в реальную жизнь, и анализ текста активно интегрируется в программные решения. Нейронные сети способны решать самые сложные задачи обработки естественного языка, никого не удивляет машинный перевод, «беседа» с роботом в интернет-магазине, перефразирование, ответы на вопросы и поддержание диалога. Почему же Сири, Алекса и Алиса не хотят нас понимать, Google находит не то, что мы ищем, а машинные переводчики веселят нас примерами «трудностей перевода» с китайского на албанский? Ответ кроется в мелочах — в алгоритмах, которые правильно работают в теории, но сложно реализуются на практике. Научитесь применять методы машинного обучения для анализа текста в реальных задачах, используя возможности и библиотеки Python. От поиска модели и предварительной обработки данных вы перейдете к приемам классификации и кластеризации текстов, затем приступите к визуальной интерпретации, анализу графов, а после знакомства с приемами масштабирования научитесь использовать глубокое обучение для анализа текста.

Прикладной анализ текстовых данных на Python, машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка, Бенгфорт Б., Билбро Р., Охеда Т., 2019



Сложности компьютерной обработки естественного языка.

Естественные языки определяются не правилами, а контекстом использования, который требуется реконструировать для компьютерной обработки. Часто мы сами определяем значения используемых слов, хотя и совместно с другими участниками беседы. Словом «краб» мы можем обозначить морское животное или человека с унылым нравом или имеющего характерную привычку двигаться бочком, но при этом оба — говорящий/автор и слушатель/читатель — должны согласиться с общим пониманием в ходе диалога. Поэтому язык обычно ограничивается обществом и регионом — передать смысл часто намного проще людям, имеющим жизненный опыт, похожий на ваш.

Краткое содержание.

Вступление.
Глава 1. Естественные языки и вычисления.
Глава 2. Создание собственного корпуса.
Глава 3. Предварительная обработка и преобразование корпуса.
Глава 4. Конвейеры векторизации и преобразования.
Глава 5. Классификация в текстовом анализе.
Глава 6. Кластеризация для выявления сходств в тексте.
Глава 7. Контекстно-зависимый анализ текста.
Глава 8. Визуализация текста.
Глава 9. Графовые методы анализа текста.
Глава 10. Чат-боты.
Глава 11. Масштабирование анализа текста.
Глава 12. Глубокое обучение и не только.
Глоссарий.

Купить .

По кнопкам выше и ниже «Купить бумажную книгу» и по ссылке «Купить» можно купить эту книгу с доставкой по всей России и похожие книги по самой лучшей цене в бумажном виде на сайтах официальных интернет магазинов Лабиринт, Озон, Буквоед, Читай-город, Литрес, My-shop, Book24, Books.ru.

По кнопке «Купить и скачать электронную книгу» можно купить эту книгу в электронном виде в официальном интернет магазине «ЛитРес», и потом ее скачать на сайте Литреса.

По кнопке «Найти похожие материалы на других сайтах» можно найти похожие материалы на других сайтах.

On the buttons above and below you can buy the book in official online stores Labirint, Ozon and others. Also you can search related and similar materials on other sites.


Дата публикации:






Теги: :: :: :: :: :: ::


Следующие учебники и книги:
Предыдущие статьи:


 


 

Книги, учебники, обучение по разделам




Не нашёл? Найди:





2021-09-23 23:18:42