Descripción
Domine la resolución de problemas de PNL del mundo real, como el análisis de dependencias, la extracción de información, el modelado de temas y la visualización de datos de texto
Características principales:
- Analice la complejidad variable del texto utilizando paquetes populares de Python como NLTK, spaCy, sklearn y gensim
- Implemente tareas de procesamiento lingüístico comunes y no tan comunes utilizando bibliotecas de Python
- Supere los desafíos comunes que se presentan al implementar pipelines de PNL
Descripción del libro:
Python es el lenguaje más utilizado para el procesamiento del lenguaje natural (PNL) gracias a sus amplias herramientas y bibliotecas para analizar texto y extraer datos utilizables por computadora. Este libro le guiará a través de una variedad de técnicas para el procesamiento de texto, desde lo básico como el análisis de las partes del habla hasta temas complejos como el modelado de temas, la clasificación de texto y la visualización.
Comenzando con una descripción general de la PNL, el libro presenta recetas para dividir el texto en oraciones, lematización y derivación, eliminación de palabras vacías y etiquetado de partes del habla para ayudarlo a preparar sus datos. Luego aprenderá formas de extraer y representar información gramatical, como el análisis de dependencias y la resolución de anáforas, descubrirá diferentes formas de representar la semántica usando bolsa de palabras, TF-IDF, incrustaciones de palabras y BERT, y desarrollará habilidades para la clasificación de texto usando palabras clave, SVM, LSTM y otras técnicas. A medida que avance, también verá cómo extraer información del texto, implementar técnicas no supervisadas y supervisadas para el modelado de temas, y realizar modelado de temas de textos cortos, como tuits. Además, el libro le muestra cómo desarrollar chatbots usando NLTK y Rasa y visualizar datos de texto.
Al finalizar este libro de PNL, habrá desarrollado las habilidades para utilizar un potente conjunto de herramientas para el procesamiento de texto.
Lo que aprenderá:
- Domine las técnicas básicas y avanzadas de PNL en Python
- Represente información gramatical en texto usando spaCy, e información semántica usando bolsa de palabras, TF-IDF e incrustaciones de palabras
- Realice la clasificación de texto usando diferentes métodos, incluyendo SVM y LSTM
- Explore diferentes técnicas para el modelado de temas como K-means, LDA, NMF y BERT
- Trabaje con técnicas de visualización como NER y nubes de palabras para diferentes herramientas de PNL
- Construya un chatbot básico usando NLTK y Rasa
- Extraiga información del texto usando técnicas de expresiones regulares y herramientas estadísticas y de aprendizaje profundo
Para quién es este libro:
Este libro es para científicos de datos y profesionales que desean aprender a trabajar con texto. Un conocimiento intermedio de Python le ayudará a aprovechar al máximo este libro. Si usted es un profesional de PNL, este libro le servirá como referencia de código cuando trabaje en sus proyectos.
Autor: Zhenya Antic
Editorial: Packt Publishing
Publicado: 19/03/2021
Páginas: 284
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.08 libras
Tamaño: 9.25h x 7.50w x 0.60d
ISBN13: 9781838987312
ISBN10: 1838987312
Categorías BISAC:
- Computadoras | Inteligencia artificial | Procesamiento del lenguaje natural
- Computadoras | Ciencia de datos | Visualización de datos
Este título no es retornable