Descripción
Domina 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:
- Analiza la complejidad variable del texto utilizando paquetes populares de Python como NLTK, spaCy, sklearn y gensim
- Implementa tareas de procesamiento lingüístico comunes y no tan comunes utilizando bibliotecas de Python
- Supera 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 te guiará a través de una variedad de técnicas para el procesamiento de texto, desde conceptos básicos como el análisis de las partes de la oración 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, la derivación y la lematización, la eliminación de palabras vacías y el etiquetado de partes de la oración para ayudarte a preparar tus datos. Luego, aprenderás formas de extraer y representar información gramatical, como el análisis de dependencias y la resolución de anáforas, descubrirás diferentes formas de representar la semántica usando bolsas de palabras, TF-IDF, incrustaciones de palabras y BERT, y desarrollarás habilidades para la clasificación de texto usando palabras clave, SVM, LSTM y otras técnicas. A medida que avances, también verás cómo extraer información del texto, implementar técnicas no supervisadas y supervisadas para el modelado de temas, y realizar el modelado de temas de textos cortos, como tuits. Además, el libro te muestra cómo desarrollar chatbots usando NLTK y Rasa y visualizar datos de texto.
Al final de este libro de PNL, habrás desarrollado las habilidades para usar un potente conjunto de herramientas para el procesamiento de texto.
Lo que aprenderás:
- Dominarás las técnicas básicas y avanzadas de PNL en Python
- Representarás información gramatical en texto usando spaCy, e información semántica usando bolsas de palabras, TF-IDF e incrustaciones de palabras
- Realizarás clasificación de texto usando diferentes métodos, incluyendo SVM y LSTM
- Explorarás diferentes técnicas para el modelado de temas como K-means, LDA, NMF y BERT
- Trabajarás con técnicas de visualización como NER y nubes de palabras para diferentes herramientas de PNL
- Construirás un chatbot básico usando NLTK y Rasa
- Extraerás información del texto usando técnicas de expresiones regulares y herramientas estadísticas y de aprendizaje profundo
A quién va dirigido este libro:
Este libro está dirigido a científicos de datos y profesionales que quieran aprender a trabajar con texto. Un conocimiento intermedio de Python te ayudará a sacarle el máximo provecho a este libro. Si eres un profesional de PNL, este libro te servirá como referencia de código al trabajar en tus proyectos.
Autor: Zhenya Antic
Editorial: Packt Publishing
Publicado: 19/03/2021
Páginas: 284
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.08 libras
Tamaño: 9.25 pulgadas (alto) x 7.50 pulgadas (ancho) x 0.60 pulgadas (profundidad)
ISBN13: 9781838987312
ISBN10: 1838987312
Categorías BISAC:
- Informática | Inteligencia Artificial | Procesamiento del Lenguaje Natural
- Informática | Ciencia de Datos | Visualización de Datos
Este título no es retornable