Natural Language Processing Recipes
Langue : anglais
Edité par Apress Aug 2021, 2021
- Livre broché
- Neuf
Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AllemagneBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Focus on implementing end-to-end projects using Python and leverage state-of-the-art algorithms. This book teaches you to efficiently use a wide range of natural language processing (NLP) packages to: implement text classification, identify parts of speech, utilize topic modeling, text summarization, sentiment analysis, information retrieval, and many more applications of NLP.The book begins with text data collection, web scraping, and the different types of data sources. It explains how to clean and pre-process text data, and offers ways to analyze data with advanced algorithms. You then explore semantic and syntactic analysis of the text. Complex NLP solutions that involve text normalization are covered along with advanced pre-processing methods, POS tagging, parsing, text summarization, sentiment analysis, word2vec, seq2seq, and much more. The book presents the fundamentals necessary for applications of machine learning and deep learning in NLP. This second edition goes over advanced techniques to convert text to features such as Glove, Elmo, Bert, etc. It also includes an understanding of how transformers work, taking sentence BERT and GPT as examples. The final chapters explain advanced industrial applications of NLP with solution implementation and leveraging the power of deep learning techniques for NLP problems. It also employs state-of-the-art advanced RNNs, such as long short-term memory, to solve complex text generation tasks.After reading this book, you will have a clear understanding of the challenges faced by different industries and you will have worked on multiple examples of implementing NLP in the real world.What You Will LearnKnow the core concepts of implementing NLP and various approaches to natural language processing (NLP), including NLP using Python libraries such as NLTK, textblob, SpaCy, Standford CoreNLP, and moreImplement text pre-processing and feature engineering in NLP, including advanced methods of feature engineeringUnderstand and implement the concepts of information retrieval, text summarization, sentiment analysis, text classification, and other advanced NLP techniques leveraging machine learning and deep learningWho This Book Is ForData scientists who want to refresh and learn various concepts of natural language processing (NLP) through coding exercises 312 pp. Englisch.…
N° de réf. du vendeur 9781484273500
- Titre
- Natural Language Processing Recipes
- Auteur
- Adarsha Shivananda
- Éditeur
- Apress Aug 2021
- Année de publication
- 2021
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1484273508
- ISBN à 13 chiffres
- 9781484273500
- Édition
- 2ème Édition
- Poids de l'article
- 590 grammes
- Dimensions
- 254x178x17 mm
The book begins with text data collection, web scraping, and the different types of data sources. It explains how to clean and pre-process text data, and offers ways to analyze data with advanced algorithms. You then explore semantic and syntactic analysis of the text. Complex NLP solutions that involve text normalization are covered along with advanced pre-processing methods, POS tagging, parsing, text summarization, sentiment analysis, word2vec, seq2seq, and much more. The book presents the fundamentals necessary for applications of machine learning and deep learning in NLP. This second edition goes over advanced techniques to convert text to features such as Glove, Elmo, Bert, etc. It also includes an understanding of how transformers work, taking sentence BERT and GPT as examples. The final chapters explain advanced industrial applications of NLP with solution implementation and leveraging the power of deep learning techniques for NLP problems. It also employs state-of-the-art advanced RNNs, such as long short-term memory, to solve complex text generation tasks.
After reading this book, you will have a clear understanding of the challenges faced by different industries and you will have worked on multiple examples of implementing NLP in the real world.
What You Will Learn
- Know the core concepts of implementing NLP and various approaches to natural language processing (NLP), including NLP using Python libraries such as NLTK, textblob, SpaCy, Standford CoreNLP, and more
- Implement text pre-processing and feature engineering in NLP, including advanced methods of feature engineering
- Understand and implement the concepts of information retrieval, text summarization, sentiment analysis, text classification, and other advanced NLP techniques leveraging machine learning and deep learning
Who This Book Is For
Data scientists who want to refresh and learn various concepts of natural language processing (NLP) through coding exercises
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Akshay Kulkarni is an AI and machine learning evangelist and thought leader. He has consulted with Fortune 500 and global enterprises to drive AI and data science-led strategic transformations. He has a rich experience of building and scaling AI and machine learning businesses and creating significant client impact. Akshay is currently Manager-Data Science & AI at Publicis Sapient where he is part of strategy and transformation interventions through AI. He manages high-priority growth initiatives around data science, works on AI engagements, and applies state-of-the-art techniques. Akshay is a Google Developers Expert-Machine Learning, and is a published author of books on NLP and deep learning. He is a regular speaker at major AI and data science conferences, including Strata, O'Reilly AI Conf, and GIDS. In 2019, he was featured as one of the Top "40 under 40 Data Scientists" in India. In his spare time, he enjoys reading, writing, coding, and helping aspiringdata scientists. He lives in Bangalore with his family.
Adarsha Shivananda is Lead Data Scientist at Indegene's Product and Technology team where he leads a group of analysts who enable predictive analytics and AI features for all of their healthcare software products. They handle multi-channel activities for pharma products and solve real-time problems encountered by pharma sales reps. Adarsha aims to build a pool of exceptional data scientists within the organization and to solve greater health care problems through training programs and staying ahead of the curve. His core expertise involves machine learning, deep learning, recommendation systems, and statistics. Adarsha has worked on data science projects across multiple domains using different technologies and methodologies. Previously, he was part of Tredence Analytics and IQVIA. He lives in Bangalore and loves to read and teach data science.
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Wir sind zur Teilnahme an einem Streitbeilegungsverfahren vor einer Verbraucherschlichtungsstelle weder verpflichtet noch bereit.
Droit de rétractation
Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
Nous effectuerons le remboursement en utilisant le même moyen de paiement que celui que vous avez utilisé pour la transaction initiale, sauf si vous en avez expressément convenu autrement ; en tout état de cause, aucuns frais ne vous seront facturés à la suite d'un tel remboursement.
Nous pouvons suspendre le remboursement jusqu'à ce que nous ayons reçu les marchandises ou que vous ayez fourni la preuve que vous avez renvoyé les marchandises, en fonction de la première éventualité.
Vous devez renvoyer les marchandises ou les remettre à BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germany, sans retard injustifié et, en tout état de cause, au plus tard 14 jours à compter du jour où vous nous avez communiqué votre décision de rétractation du présent contrat. Le délai est respecté si vous renvoyez les marchandises avant l'expiration du délai de 14 jours. Vous devrez prendre en charge les frais directs du renvoi des marchandises. Vous n'êtes responsable que de toute diminution de valeur des marchandises résultant d'une manipulation autre que celle nécessaire pour établir la nature, les caractéristiques et le fonctionnement des marchandises.
Exceptions au droit de rétractation
Le droit de rétractation ne s'applique pas à ce qui suit :
- Distribution de journaux, de revues ou de magazines, à l'exception des contrats d'abonnement ; et
- Fourniture d'un contenu numérique qui n'est pas fourni sur un support matériel (par exemple, sur un CD ou un DVD) si vous avez accepté, lors de votre commande, que nous puissions commencer à le livrer et que vous ne puissiez pas exercer votre droit de rétractation une fois la livraison commencée.
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