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Natural Language Processing with Python Quick Start Guide
Erstellung und Einsatz intelligenter Anwendungen für die Verarbeitung natürlicher Sprache mit Python unter Verwendung von Standardwerkzeugen und neuerdings populären Methoden des Deep Learning Hauptmerkmale Ein Leitfaden für Programmierer zur Textverarbeitung und zum NLP, der ohne Mathematik auskommt. Erzielen Sie Ergebnisse auf dem neuesten Stand der Technik mit modernen Werkzeugen für Linguistik, Textvektoren und maschinelles Lernen Grundlagen der NLP-Methoden von spaCy, gensim, scikit-learn und PyTorch Buchbeschreibung
NLP in Python gehört zu den gefragtesten Fähigkeiten unter Datenwissenschaftlern. Dieses Buch zeigt anhand von Code und relevanten Fallbeispielen, wie Sie mit branchenüblichen Tools NLP-Programme implementieren können, die in der Lage sind, aus relevanten Daten zu lernen. Wir werden viele moderne Methoden von SpaCy bis hin zu Wortvektoren erforschen, die NLP neu erfunden haben.
Das Buch führt Sie von den Grundlagen des NLP zum Aufbau von Textverarbeitungsanwendungen. Wir beginnen mit einer Einführung in das Grundvokabular und einer Anleitung zum Aufbau von NLP-Anwendungen.
Wir verwenden branchenübliche NLP-Tools für die Bereinigung und Vorverarbeitung von Text, die automatische Generierung von Fragen und Antworten mithilfe der Linguistik, die Texteinbettung, den Textklassifikator und den Aufbau eines Chatbots. Mit jedem Projekt lernen Sie ein neues Konzept des NLP kennen. Sie lernen etwas über Entity Recognition, Part of Speech Tagging und Dependency Parsing für Fragen und Antworten. Wir verwenden Text Embedding sowohl für das Clustering von Dokumenten als auch für die Erstellung von Chatbots und erstellen anschließend Klassifikatoren mit Scikit-Learn.
Abschließend werden wir diese Modelle als REST-APIs mit Flask bereitstellen.
Am Ende des Kurses werden Sie sicher sein, NLP-Anwendungen zu erstellen, und genau wissen, worauf Sie achten müssen, wenn Sie sich neuen Herausforderungen stellen. Was Sie lernen werden Verstehen Sie die klassische Linguistik, indem Sie die englische Grammatik zur automatischen Generierung von Fragen und Antworten aus einem Freitextkorpus verwenden Arbeiten Sie mit Text-Einbettungsmodellen für dichte Zahlenrepräsentationen von Wörtern, Deep Learning in NLP mit PyTorch mit einer codegesteuerten Einführung in PyTorch Verwendung eines NLP-Projektmanagement-Frameworks für die Schätzung von Zeitplänen und die Organisation Ihres Projekts in Phasen Hacken und Erstellen einer einfachen Chatbot-Anwendung in 30 Minuten Bereitstellen einer NLP- oder maschinellen Lernanwendung mit Flask als RESTFUL APIs Für wen dieses Buch gedacht ist
Programmierer, die Systeme erstellen möchten, die Sprache interpretieren können. Kenntnisse in der Python-Programmierung sind erforderlich. Vertrautheit mit dem Vokabular von NLP und maschinellem Lernen ist hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich. Inhaltsverzeichnis Erste Schritte bei der Textklassifizierung Ordnung im Text Linguistische Textrepräsentationen nutzen - Wörter zu Zahlen Moderne Methoden zur Klassifizierung Deep Learning für NLP Aufbau eines eigenen Chatbots Web-Einsätze
| ISBN: | 9781789130386 |
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| Einband: | Taschenbuch |
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