Python Text Mining : Perform Text Processing, Word Embedding, Text Classification and Machine Translation
Langue : anglais
Edité par BPB Publications, 2022
- Livre broché
- Neuf
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - 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.1. Basic Text Processing Techniques2. Text to Numbers3. Word Embeddings4. Topic Modeling5. Unsupervised Sentiment Classification6. Text Classification Using ML7. Text Classification Using Deep learning8. Recommendation engine9. Transfer Learning.…
N° de réf. du vendeur 9789389898781
- Titre
- Python Text Mining : Perform Text Processing, Word Embedding, Text Classification and Machine Translation
- Auteur
- Alexandra George
- Éditeur
- BPB Publications
- Année de publication
- 2022
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 9389898781
- ISBN à 13 chiffres
- 9789389898781
- Poids de l'article
- 600 grammes
- Dimensions
- 235x191x18 mm
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
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
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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).
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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).
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