- Main
- Computers - Computer Science
- Applied Text Analysis with Python:...
Applied Text Analysis with Python: Enabling Language-Aware Data Products with Machine Learning
Benjamin Bengfort, Tony Ojeda, Rebecca Bilbroكم أعجبك هذا الكتاب؟
ما هي جودة الملف الذي تم تنزيله؟
قم بتنزيل الكتاب لتقييم الجودة
ما هي جودة الملفات التي تم تنزيلها؟
From news and speeches to informal chatter on social media, natural language is one of the richest and most underutilized sources of data. Not only does it come in a constant stream, always changing and adapting in context; it also contains information that is not conveyed by traditional data sources. The key to unlocking natural language is through the creative application of text analytics. This practical book presents a data scientist’s approach to building language-aware products with applied machine learning.
You’ll learn robust, repeatable, and scalable techniques for text analysis with Python, including contextual and linguistic feature engineering, vectorization, classification, topic modeling, entity resolution, graph analysis, and visual steering. By the end of the book, you’ll be equipped with practical methods to solve any number of complex real-world problems.
● Preprocess and vectorize text into high-dimensional feature representations
● Perform document classification and topic modeling
● Steer the model selection process with visual diagnostics
● Extract key phrases, named entities, and graph structures to reason about data in text
● Build a dialog framework to enable chatbots and language-driven interaction
● Use Spark to scale processing power and neural networks to scale model complexity
You’ll learn robust, repeatable, and scalable techniques for text analysis with Python, including contextual and linguistic feature engineering, vectorization, classification, topic modeling, entity resolution, graph analysis, and visual steering. By the end of the book, you’ll be equipped with practical methods to solve any number of complex real-world problems.
● Preprocess and vectorize text into high-dimensional feature representations
● Perform document classification and topic modeling
● Steer the model selection process with visual diagnostics
● Extract key phrases, named entities, and graph structures to reason about data in text
● Build a dialog framework to enable chatbots and language-driven interaction
● Use Spark to scale processing power and neural networks to scale model complexity
الفئات:
عام:
2018
الإصدار:
1
الناشر:
O’Reilly Media
اللغة:
english
الصفحات:
332
ISBN 10:
1491963042
ISBN 13:
9781491963043
ملف:
PDF, 13.97 MB
الشعارات الخاصة بك:
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2018
تحميل (pdf, 13.97 MB)
- Checking other formats...
- حول إلى
- قم بإلغاء حظر تحويل الملفات التي يزيد حجمها عن 8 ميجابايتPremium
سيتم إرسال الملف إلى عنوان بريدك الإلكتروني. قد يستغرق الأمر ما يصل إلى 1-5 دقائق قبل استلامه.
في غضون 1-5 دقائق ، سيتم تسليم الملف إلى حساب Telegram الخاص بك.
برجاء الإنتباه: تأكد من ربط حسابك ببوت Z-Library Telegram.
في غضون 1-5 دقائق ، سيتم تسليم الملف إلى جهاز Kindle الخاص بك.
ملاحظة: أنت بحاجة للتحقق من كل كتاب ترسله إلى Kindle. تحقق من صندوق بريدك الإلكتروني بحثًا عن رسالة تأكيد بالبريد الإلكتروني من Amazon Kindle Support.
جاري التحويل إلى
التحويل إلى باء بالفشل
مميزات الحساب المميز
- أرسل إلى القراء الإلكترونيين
- زيادة حد التنزيل
- حول الملفات
- المزيد من نتائج البحث
- مميزات أخري