Descripción
Convertir el texto en información valiosa es esencial para las empresas que buscan obtener una ventaja competitiva. Con las recientes mejoras en el procesamiento del lenguaje natural (PLN), los usuarios ahora tienen muchas opciones para resolver desafíos complejos. Pero no siempre está claro qué herramientas o bibliotecas de PLN funcionarían para las necesidades de una empresa, o qué técnicas debería usar y en qué orden.
Este libro práctico proporciona a los científicos de datos y desarrolladores planos para soluciones de mejores prácticas para tareas comunes en análisis de texto y procesamiento de lenguaje natural. Los autores Jens Albrecht, Sidharth Ramachandran y Christian Winkler brindan estudios de casos del mundo real y ejemplos de código detallados en Python para ayudarlo a comenzar rápidamente.
- Extraer datos de API y páginas web
- Preparar datos textuales para análisis estadísticos y aprendizaje automático
- Usar el aprendizaje automático para clasificación, modelado de temas y resumen
- Explicar modelos de IA y resultados de clasificación
- Explorar y visualizar similitudes semánticas con incrustaciones de palabras
- Identificar el sentimiento del cliente en las reseñas de productos
- Crear un grafo de conocimiento basado en entidades nombradas y sus relaciones
Autor: Jens Albrecht, Sidharth Ramachandran, Christian Winkler
Editorial: O'Reilly Media
Publicado: 29/12/2020
Páginas: 424
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.50 lbs
Tamaño: 9.20h x 7.00w x 1.00d
ISBN13: 9781492074083
ISBN10: 149207408X
Categorías BISAC:
- Computadoras | Ciencia de datos | Aprendizaje automático
- Computadoras | Ciencia de datos | Análisis de datos
- Computadoras | Ciencia de datos | Modelado y diseño de datos
Sobre el autor
Jens Albrecht es profesor titular del Departamento de Ciencias de la Computación en el Instituto de Tecnología de Núremberg. Su trabajo se centra en la gestión y el análisis de datos, con énfasis en el texto. Es doctor en informática. Antes de reincorporarse al mundo académico en 2012, trabajó durante más de una década en la industria como consultor y arquitecto de datos. Es autor de varios artículos sobre gestión y análisis de Big Data.
Sidharth Ramachandran actualmente dirige un equipo de científicos de datos en GfK que ayuda a crear productos de datos para la industria de bienes de consumo. Tiene más de 10 años de experiencia en ingeniería de software y ciencia de datos en las industrias de telecomunicaciones, banca y marketing. Sidharth también cofundó WACAO, un asistente personal inteligente en Whatsapp que también fue presentado en Techcrunch. Es ingeniero con un título universitario del IIT Roorkee y un MBA del IIM Kozhikode. A Sidharth le apasiona resolver problemas reales a través de la tecnología y le encanta trabajar en proyectos personales en su tiempo libre.
Christian Winkler es científico de datos y arquitecto de aprendizaje automático. Es doctor en física teórica y ha trabajado en el campo de grandes volúmenes de datos e inteligencia artificial durante 20 años, con especial énfasis en sistemas escalables y algoritmos inteligentes para el procesamiento masivo de texto. Es fundador de datanizing GmbH, orador en conferencias y autor de artículos sobre aprendizaje automático/análisis de texto.