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Python Text Mining: Perform Text Processing, Word Embedding, Text Classification and Machine Translation
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) hat sich in einer breiten Palette von Anwendungen als nützlich erwiesen. Aus diesem Grund erfordert die Extraktion von Informationen aus Textdatensätzen Aufmerksamkeit für Methoden, Techniken und Ansätze.
Python Text Mining“ enthält eine Reihe von Anwendungsfällen, Demonstrationen und Ansätzen, die Ihnen helfen werden, Ihr Verständnis der Merkmalsextraktion aus Datensätzen zu vertiefen. Sie erhalten ein Verständnis für eine gute Informationsbeschaffung, ein entscheidender Schritt bei der Bewältigung vieler Aufgaben des maschinellen Lernens. Wir werden lernen, Text in diskrete Segmente zu klassifizieren, und zwar ausschließlich auf der Grundlage von Modelleigenschaften und nicht auf der Grundlage von Kriterien, die der Benutzer vorgibt. Das Buch führt Sie durch viele Methoden, wie z. B. die Klassifizierung, die es Ihnen ermöglichen, schnell Empfehlungsmaschinen, Themensegmentierung und Stimmungsanalysen zu erstellen. Gegen Ende des Buches werden wir uns auch mit maschineller Übersetzung und Transfer Learning beschäftigen.
Am Ende dieses Buches werden Sie genau wissen, wie Sie webbasierte Texte erfassen, verarbeiten und dann für die Entwicklung von NLP-Anwendungen einsetzen können.
1. Grundlegende Textverarbeitungstechniken.
2. Text zu Zahlen.
3. Wort-Einbettungen.
4. Themen-Modellierung.
5. Unüberwachte Sentiment-Klassifikation.
6. Textklassifizierung mit ML.
7. Textklassifizierung mit Deep Learning.
8. Empfehlungsmaschine.
9. Transfer-Lernen.
| ISBN: | 9789389898781 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2022 |
| Seitenzahl: | 320 |
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