توضیحات
Make use of the most advanced machine learning techniques to perform NLP and feature extraction
Key Features
Learn about pre-trained models, deep learning, and transfer learning for NLP applications.
All-in-one knowledge guide for feature engineering, NLP models, and pre-processing techniques.
Includes use cases, enterprise deployments, and a range of Python based demonstrations.
Description
Natural Language Processing (NLP) has proven to be useful in a wide range of applications. Because of this, extracting information from text data sets requires attention to methods, techniques, and approaches.
‘Python Text Mining’ includes a number of application cases, demonstrations, and approaches that will help you deepen your understanding of feature extraction from data sets. You will get an understanding of good information retrieval, a critical step in accomplishing many machine learning tasks. We will learn to classify text into discrete segments solely on the basis of model properties, not on the basis of user-supplied criteria. The book will walk you through many methodologies, such as classification, that will enable you to rapidly construct recommendation engines, subject segmentation, and sentiment analysis applications. Toward the end, we will also look at machine translation and transfer learning.
By the end of this book, you’ll know exactly how to gather web-based text, process it, and then apply it to the development of NLP applications.
What you will learn
Practice how to process raw data and transform it into a usable format.
Best techniques to convert text to vectors and then transform into word embeddings.
Unleash ML and DL techniques to perform sentiment analysis.
Build modern recommendation engines using classification techniques.
Who this book is for
This book is a good place to start with examples, explanations, and exercises for anyone interested in learning more about advanced text mining and natural language processing techniques. It is suggested but not required that you have some prior programming experience.
Table of Contents
1. Basic Text Processing Techniques
2. Text to Numbers
3. Word Embeddings
4. Topic Modeling
5. Unsupervised Sentiment Classification
6. Text Classification Using ML
7. Text Classification Using Deep learning
8. Recommendation engine
9. Transfer Learning
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
از پیشرفته ترین تکنیک های یادگیری ماشین برای انجام NLP و استخراج ویژگی استفاده کنید
Key ویژگی ها
درباره مدل های از پیش آموزش دیده، یادگیری عمیق و یادگیری انتقال برای برنامه های NLP بیاموزید.
<. /p>
راهنمای دانش یکپارچه برای مهندسی ویژگی، مدلهای NLP، و تکنیکهای پیش پردازش.
شامل موارد استفاده، استقرار سازمانی، و طیف وسیعی از نمایشهای مبتنی بر پایتون.
توضیحات
پردازش زبان طبیعی (NLP) ثابت کرده است که در طیف وسیعی از کاربردها مفید است. به همین دلیل، استخراج اطلاعات از مجموعه دادههای متنی نیازمند توجه به روشها، تکنیکها و رویکردها است.
“Python Text Mining” شامل تعدادی از موارد کاربردی، نمایشها و رویکردها میشود. که به شما کمک می کند تا درک خود را از استخراج ویژگی از مجموعه داده ها عمیق تر کنید. شما درک درستی از بازیابی اطلاعات به دست خواهید آورد، که گامی حیاتی در انجام بسیاری از وظایف یادگیری ماشینی است. ما یاد خواهیم گرفت که متن را به بخش های مجزا طبقه بندی کنیم، تنها بر اساس ویژگی های مدل، نه بر اساس معیارهای ارائه شده توسط کاربر. این کتاب شما را از طریق روشهای بسیاری مانند طبقهبندی راهنمایی میکند که به شما امکان میدهد به سرعت موتورهای توصیه، تقسیمبندی موضوع و برنامههای تحلیل احساسات را بسازید. در پایان، ما همچنین به ترجمه ماشینی و یادگیری انتقال نگاه خواهیم کرد.
در پایان این کتاب، دقیقاً میدانید که چگونه جمعآوری کنید. متن مبتنی بر وب، آن را پردازش کنید، و سپس آن را در توسعه برنامه های کاربردی NLP اعمال کنید.
چه خواهید کرد یاد بگیرید
نحوه پردازش دادههای خام و تبدیل آنها به قالب قابل استفاده را تمرین کنید.
بهترین تکنیک ها برای تبدیل متن به بردار و سپس تبدیل به جاسازی کلمه.
تکنیک های ML و DL را برای انجام تجزیه و تحلیل احساسات آزاد کنید.
با استفاده از تکنیک های طبقه بندی، موتورهای توصیه مدرن بسازید.
این کتاب برای چه کسانی است
این کتاب محل خوبی برای شروع با مثالها، توضیحات و تمرینها برای کسانی است که علاقهمند به یادگیری بیشتر هستند. در مورد تکنیک های پیشرفته متن کاوی و پردازش زبان طبیعی. پیشنهاد می شود، اما لازم نیست که قبلاً تجربه برنامه نویسی داشته باشید.
فهرست محتوا< span>
1. تکنیک های اصلی پردازش متن
2. متن به اعداد
3. جاسازی کلمه
4. مدلسازی موضوع
5. طبقه بندی احساسات بدون نظارت
6. طبقه بندی متن با استفاده از ML
7. طبقه بندی متن با استفاده از یادگیری عمیق
8. موتور توصیه
9. آموزش انتقال
tag : دانلود کتاب متن کاوی پایتون: انجام پردازش متن، جاسازی کلمه، طبقهبندی متن و ترجمه ماشینی (نسخه انگلیسی) , Download متن کاوی پایتون: انجام پردازش متن، جاسازی کلمه، طبقهبندی متن و ترجمه ماشینی (نسخه انگلیسی) , دانلود متن کاوی پایتون: انجام پردازش متن، جاسازی کلمه، طبقهبندی متن و ترجمه ماشینی (نسخه انگلیسی) , Download Python Text Mining: Perform Text Processing, Word Embedding, Text Classification and Machine Translation (English Edition) Book , متن کاوی پایتون: انجام پردازش متن، جاسازی کلمه، طبقهبندی متن و ترجمه ماشینی (نسخه انگلیسی) دانلود , buy متن کاوی پایتون: انجام پردازش متن، جاسازی کلمه، طبقهبندی متن و ترجمه ماشینی (نسخه انگلیسی) , خرید کتاب متن کاوی پایتون: انجام پردازش متن، جاسازی کلمه، طبقهبندی متن و ترجمه ماشینی (نسخه انگلیسی) , دانلود کتاب Python Text Mining: Perform Text Processing, Word Embedding, Text Classification and Machine Translation (English Edition) , کتاب Python Text Mining: Perform Text Processing, Word Embedding, Text Classification and Machine Translation (English Edition) , دانلود Python Text Mining: Perform Text Processing, Word Embedding, Text Classification and Machine Translation (English Edition) , خرید Python Text Mining: Perform Text Processing, Word Embedding, Text Classification and Machine Translation (English Edition) , خرید کتاب Python Text Mining: Perform Text Processing, Word Embedding, Text Classification and Machine Translation (English Edition) ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.