обработка естественного языка python и spacy на практике
Обработка естественного языка. Python и spaCy на практике
Python и spaCy помогут вам быстро и легко создавать NLP-приложения: чат-боты, сценарии для сокращения текста или инструменты принятия заказов. Вы научитесь использовать spaCy для интеллектуального анализа текста, определять синтаксические связи между словами, идентифицировать части речи, а также определять категории для имен собственных. Ваши приложения даже смогут поддерживать беседу, создавая собственные вопросы на основе разговора.Вы научитесь:• Работать с векторами слов, чтобы находить синонимы (глава 5).• Выявлять закономерности в данных с помощью displaCy — встроенного средства визуализации библиотеки spaCy (глава 7).• Автоматически извлекать ключевые слова из пользовательского ввода и сохранять их в реляционной базе данных (глава 9).• Развертывать приложения на примере чат-бота для взаимодействия с пользователями (глава 11).Прочитав эту книгу, вы можете сами расширить приведенные в ней сценарии, чтобы обрабатывать разнообразные варианты ввода и создавать приложения профессионального уровня.
1292 Руб.
Васильев Ю. Обработка естественного языка. Python и spaCy на практике
Хотите использовать NLP на практике? Пора самим разрабатывать чат-боты для бизнеса или просто для удовольствия.
1546 Руб.
Васильев Юрий Обработка естественного языка. Python и spaCy на практике
Python и spaCy помогут вам быстро и легко создавать NLP-приложения: чат-боты, сценарии для сокращения текста или инструменты принятия заказов. Вы научитесь использовать spaCy для интеллектуального анализа текста, определять синтаксические связи между словами, идентифицировать части речи, а также определять категории для имен собственных. Ваши приложения даже смогут поддерживать беседу, создавая собственные вопросы на основе разговора. Вы научитесь: • Работать с векторами слов, чтобы находить синонимы (глава 5). • Выявлять закономерности в данных с помощью displaCy — встроенного средства визуализации библиотеки spaCy (глава 7). • Автоматически извлекать ключевые слова из пользовательского ввода и сохранять их в реляционной базе данных (глава 9). • Развертывать приложения на примере чат-бота для взаимодействия с пользователями (глава 11). Прочитав эту книгу, вы можете сами расширить приведенные в ней сценарии, чтобы обрабатывать разнообразные варианты ввода и создавать приложения профессионального уровня.
1992 Руб.
Васильев Ю. Обработка естественного языка. Python и spaCy на практике
Хотите использовать NLP на практике? Пора самим разрабатывать чат-боты для бизнеса или просто для удовольствия.
1546 Руб.
Васильев Юлий
Юлий Васильев — программист, писатель и консультант по разработке открытого исходного кода, построению структур и моделей данных, а также реализации бэкенда баз данных. Автор книги "Обработка естественного языка. Python и spaCy на практике".
1 Руб.
Data Science. Наука о данных с нуля
Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она содержит краткий курс языка Python, элементы линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, методов обработки данных. Приведены основы машинного обучения. Описаны алгоритмы А; ближайших соседей, наивной байесовой классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассмотрены приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce.Во втором издании примеры переписаны на Python 3.6, игрушечные наборы данных заменены на «реальные», добавлены материалы по глубокому обучению и этике данных, статистике и обработке естественного языка, рекуррентным нейронным сетям, векторным вложениям слов и разложению матриц.
950 Руб.
Грас Джоэл Data Science. Наука о данных с нуля
Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она содержит краткий курс языка Python, элементы линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, методов обработки данных. Приведены основы машинного обучения. Описаны алгоритмы k ближайших соседей, наивной байесовой классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассмотрены приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce. Во втором издании примеры переписаны на Python 3.6, игрушечные наборы данных заменены на "реальные", добавлены материалы по глубокому обучению и этике данных, статистике и обработке естественного языка, рекуррентным нейронным сетям, векторным вложениям слов и разложению матриц. 2-е издание.
1218 Руб.
Грас Д. Data Science. Наука о данных с нуля
Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она содержит краткий курс языка Python, элементы линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, методов обработки данных. Приведены основы машинного обучения. Описаны алгоритмы А; ближайших соседей, наивной байесовой классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассмотрены приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce. Во втором издании примеры переписаны на Python 3.6, игрушечные наборы данных заменены на «реальные», добавлены материалы по глубокому обучению и этике данных, статистике и обработке естественного языка, рекуррентным нейронным сетям, векторным вложениям слов и разложению матриц.
950 Руб.
Грас Д. Data Science. Наука о данных с нуля
Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она содержит краткий курс языка Python, элементы линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, методов обработки данных. Приведены основы машинного обучения. Описаны алгоритмы А; ближайших соседей, наивной байесовой классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассмотрены приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce. Во втором издании примеры переписаны на Python 3.6, игрушечные наборы данных заменены на «реальные», добавлены материалы по глубокому обучению и этике данных, статистике и обработке естественного языка, рекуррентным нейронным сетям, векторным вложениям слов и разложению матриц.
950 Руб.
Обработка естественного языка в действии
Последние достижения в области глубокого обучения позволяют создавать приложения, с исключительной точностью распознающие текст и речь. Что в результате? Появляются чат-боты, ведущие диалог не хуже реальных людей, программы, эффективно подбирающие резюме под заданную вакансию, развивается превосходный предиктивный поиск, автоматически генерируются аннотации документов. Благодаря новым приемам и инструментам, таким как Keras и Tensorflow, сегодня возможно как никогда просто реализовать качественную обработку естественного языка (NLP).«Обработка естественного языка в действии» станет вашим руководством по созданию программ, способных распознавать и интерпретировать человеческий язык. В издании рассказано, как с помощью готовых пакетов на языке Python извлекать из текста смыслы и адекватно ими распоряжаться. В книге дается расширенная трактовка традиционных методов NLP, что позволит задействовать нейронные сети, современные алгоритмы глубокого обучения и генеративные приемы при решении реальных задач, таких как выявление дат и имен, составление текстов и ответов на неожиданные вопросы.
2427 Руб.
Риз Р. Обработка естественного языка на Java
Обработка естественного языка (Natural Language Procession — NLP) представляет собой важную область разработки прикладного ПО и, с учетом современных задач ИТ, в будущем эта важность будет только возрастать. Уже сейчас наблюдается рост потребности в приложениях, работающих с естественными языками на основе NLP-методнк. .В двнной книге рассматриваются способы организации автоматической обработки текста с применением таких методик, как полнотекстовый поиск, правильное распознавание имен, кластеризация, классификация, извлечение информации и составление аннотаций. Концепции обработки естественного языка излагаются таким образом, что даже читатели, не обладающие знаниями об этой технологии и о методах статистического анализа, смогут понять их. .
2089 Руб.
Риз Ричард Обработка естественного языка на Java
Применение различных практических методик для систематизации и извлечения полезной текстовой информации из неструктурированных данных с использованием языка программирования Java Обработка естественного языка (Natural Language Procession - NLP) представляет собой важную область разработки прикладного ПО и, с учётом современных задач ИТ, в будущем эта важность будет только возрастать. Уже сейчас наблюдается рост потребности в приложениях, работающих с естественными языками на основе NLP-методик. В книге "Использование Java для обработки естественного языка" рассматриваются способы организации автоматической обработки текста с применением таких методик, как полнотекстовый поиск, правильное распознавание имён, кластеризация, извлечение информации и составление аннотаций. Концепции обработки естественного языка излагаются таким образом, что даже читатели, не обладающие знаниями об этой технологии и о методах статистического анализа, смогут понять их. Если вы программируете на языке Java и хотите узнать о решениях элементарных задач, составляющих основу обработки естественного языка, то эта книга для вас. Вы научитесь выбирать и практически применять базовые методики обработки естественного языка для выполнения многих элементарных задач, а также включать их в реальные приложения, решающих более сложные, комплексные задачи. Читатель должен обладать некоторым опытом разработки программ на языке Java. Эта книга поможет: глубоко понять сущность основных задач обработки естественного языка и их взаимосвязи друг с другом; изучить и практически использовать доступные механизмы токенизации; реализовать методики определения границ предложений; освоить применение специальных методик поиска имён людей и прочих именованных объектов в документе; реализовать решения для определения морфологической разметки приложений; научиться использовать синтаксические анализаторы для определения взаимосвязей между элементами документа; объединить элементарные задачи в эффективную цепочку, способную решать более сложные и объёмные задачи обработки естественного языка.
1512 Руб.
Риз Р. Обработка естественного языка на Java
Обработка естественного языка (Natural Language Procession — NLP) представляет собой важную область разработки прикладного ПО и, с учетом современных задач ИТ, в будущем эта важность будет только возрастать. Уже сейчас наблюдается рост потребности в приложениях, работающих с естественными языками на основе NLP-методнк. .В двнной книге рассматриваются способы организации автоматической обработки текста с применением таких методик, как полнотекстовый поиск, правильное распознавание имен, кластеризация, классификация, извлечение информации и составление аннотаций. Концепции обработки естественного языка излагаются таким образом, что даже читатели, не обладающие знаниями об этой технологии и о методах статистического анализа, смогут понять их. .
2089 Руб.
Лернер Реувен Python-интенсив. 50 быстрых упражнений
Автор, Реувен Лернер преподает Python и data science компаниям по всему миру. "Python-интенсив: 50 быстрых упражнений" - пособие по программированию для продолжающих, тех, кто владеет теоретической базой языка Python. Книга отлично подойдет всем, кто хочет применить свои знания на практике. Перед каждым упражнением вы найдете теоретическую выжимку, необходимую для успешного выполнения заданий. Пособие также содержит ссылки на разбор упражнений и полезные материалы. С помощью этой книги вы освоите такие базовые понятия языка Python, как: - основные структуры данных, - функции, - генераторы, - объектно-ориентированное программирование - итераторы.
876 Руб.
Ганегедара Т. Обработка естественного языка с TensorFlow
Обработка естественного языка применяется в различных приложениях машинного обучения, а TensorFlow является важнейшей библиотекой для реализации систем глубокого обучения на практике. Эта книга знакомит читателя с методами обработки естественного языка и содержит практическое руководство по работе с TensorFlow, предоставляя мощный инструмент для работы с огромными объемами неструктурированных данных и решения уникальных задач по обработке естественного языка. Книга начинается с изучения общих понятий NLP и принципа работы TensorFlow. Затем вы узнаете, как использовать технологию World2vec и ее расширения для создания представлений, превращающих последовательности слов в числовые векторы, понятные алгоритмам глубокого обучения, таким, как сверточные и рекуррентные нейросети, и рассмотрите примеры решения задач по классификации предложений и генерации текста. Вы научитесь применять продвинутые рекуррентные модели, включая ячейки с долгой краткосрочной памятью в приложениях для обработки естественного языка. Наконец, вы самостоятельно создадите с нуля систему нейронного машинного перевода. Прочитав эту книгу, вы получите не только понимание теоретических основ, но и практические навыки по применению TensorFlow в приложениях глубокого обучения для обработки естественного языка.
3779 Руб.
Ганегедара Тушан Обработка естественного языка с TensorFlow
Обработка естественного языка применяется в различных приложениях машинного обучения, а TensorFlow является важнейшей библиотекой для реализации систем глубокого обучения на практике. Эта книга знакомит читателя с методами обработки естественного языка и содержит практическое руководство по работе с TensorFlow, предоставляя мощный инструмент для работы с огромными объемами неструктурированных данных и решения уникальных задач по обработке естественного языка. Книга начинается с изучения общих понятий NLP и принципа работы TensorFlow. Затем вы узнаете, как использовать технологию World2vec и ее расширения для создания представлений, превращающих последовательности слов в числовые векторы, понятные алгоритмам глубокого обучения, таким, как сверточные и рекуррентные нейросети, и рассмотрите примеры решения задач по классификации предложений и генерации текста. Вы научитесь применять продвинутые рекуррентные модели, включая ячейки с долгой краткосрочной памятью в приложениях для обработки естественного языка. Наконец, вы самостоятельно создадите с нуля систему нейронного машинного перевода. Прочитав эту книгу, вы получите не только понимание теоретических основ, но и практические навыки по применению TensorFlow в приложениях глубокого обучения для обработки естественного языка.
2719 Руб.