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

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

Бенджамин Бенгфорт, Барбара Билбро, Тони Охеда

     

бумажная книга

17.28 USD


В корзину


Наличие на складе:

Склад в Москве
Последний экземпляр (поступление ожидается).отгрузка со склада в Москве: 26.03.2019

Склад в С.-Петербурге
Ожидаемое поступление (если вы сделаете заказ прямо сейчас): 01.04.2019; планируемая отправка: 02.04.2019



Издательство: Питер
Серия: Бестселлеры O`Reilly
Дата выхода: февраль 2019
ISBN: 978-5-4461-1153-4
Объём: 368 страниц
Масса: 475 г
Размеры(В x Ш x Т), см: 24 x 17
Обложка: мягкая
Переводное издание +
Место в рейтинге продаж: 472

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.