Книга "Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка"

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.

Автор Бенгфорт Б., Билбро Р., Охеда Т.
Название Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка
ISBN 978-5-4461-1153-4
Год издания 2019
Формат 165х233 мм
Количество страниц 368
Переплет/обложка мягкая обложка
Издательство "Питер"
Ссылки Оглавление (PDF)
Полистать (PDF)
Издательство Питер
Формат 70x100/16 (165x233 мм)
Переплет/обложка мягкая обложка
Год издания 2019
Перед публикацией отзывы проходят модерацию