Bewertung:
Das Buch wird für seine praktische Herangehensweise an die natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) hoch geschätzt, da es die Grundlagen effektiv erklärt und nützliche Entwürfe für verschiedene NLP-Aufgaben liefert. Während es für seine Klarheit und die modernen Tools gelobt wird, empfinden einige Leser das Format im Vergleich zu traditionellen Büchern als störend, und es gibt Bedenken hinsichtlich der physischen Qualität.
Vorteile:⬤ Hervorragende Erklärung der NLP-Grundlagen und Arbeitsabläufe.
⬤ Praktische Beispiele und leicht zu adaptierende Entwürfe.
⬤ Auf dem neuesten Stand mit modernen Bibliotheken wie spaCy.
⬤ Gut strukturiert, daher für Einsteiger und Fortgeschrittene geeignet.
⬤ Unterstützt durch gute Online-Ressourcen wie GitHub und Colab-Links.
⬤ Rezepte führen zu aktuellen Erkenntnissen und kombinieren praktische Anwendungen mit theoretischem Hintergrund.
⬤ Einige Nutzer bevorzugen ein traditionelleres Buchformat anstelle des Blueprint-Stils.
⬤ Die Qualität des physischen Buches wurde in Frage gestellt, und es gab Berichte über herausfallende Seiten.
⬤ Einige Inhalte können sich für diejenigen, die bereits mit NLP vertraut sind, grundlegend anfühlen.
⬤ Änderungen in den APIs können eine Aktualisierung der Beispiele erforderlich machen.
(basierend auf 15 Leserbewertungen)
Blueprints for Text Analytics Using Python: Machine Learning-Based Solutions for Common Real World (Nlp) Applications
Die Umwandlung von Text in wertvolle Informationen ist für Unternehmen, die sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen wollen, unerlässlich. Dank der jüngsten Verbesserungen im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) stehen den Nutzern jetzt viele Möglichkeiten zur Verfügung, um komplexe Aufgaben zu lösen.
Aber es ist nicht immer klar, welche NLP-Tools oder -Bibliotheken für die Bedürfnisse eines Unternehmens geeignet sind oder welche Techniken man in welcher Reihenfolge einsetzen sollte. Dieses praktische Buch bietet Datenwissenschaftlern und Entwicklern Entwürfe für Best-Practice-Lösungen für häufige Aufgaben in der Textanalyse und der Verarbeitung natürlicher Sprache. Die Autoren Jens Albrecht, Sidharth Ramachandran und Christian Winkler liefern reale Fallstudien und detaillierte Codebeispiele in Python, um Ihnen einen schnellen Einstieg zu ermöglichen.
Extrahieren Sie Daten aus APIs und Webseiten. Bereiten Sie Textdaten für statistische Analysen und maschinelles Lernen vor.
Verwenden Sie maschinelles Lernen für Klassifizierung, Themenmodellierung und Zusammenfassungen. Erklären Sie KI-Modelle und Klassifizierungsergebnisse. Untersuchen und visualisieren Sie semantische Ähnlichkeiten mit Worteinbettungen.
Erkennen von Kundenstimmungen in Produktbewertungen. Erstellen eines Wissensgraphen basierend auf benannten Entitäten und deren Beziehungen
| ISBN: | 9781492074083 |
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| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
| Seitenzahl: | 350 |
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