Прикладной анализ текстовых данных на Python — Технологии анализа текстовой информации стремительно меняются под влиянием машинного обучения. Нейронные сети из теоретических научных исследований перешли в реальную жизнь, и анализ текста активно интегрируется в программные решения. Нейронные сети способны решать самые сложные задачи обработки естественного языка, никого не удивляет машинный перевод, «беседа» с роботом в интернет-магазине, перефразирование, ответы на вопросы и поддержание диалога. Почему же Сири, Алекса и Алиса не хотят нас понимать, Google находит не то, что мы ищем, а машинные переводчики веселят нас примерами «трудностей перевода» с китайского на албанский? Ответ кроется в мелочах – в алгоритмах, которые правильно работают в теории, но сложно реализуются на практике. Научитесь применять методы машинного обучения для анализа текста в реальных задачах, используя возможности и библиотеки Python. От поиска модели и предварительной обработки данных вы перейдете к приемам классификации и кластеризации текстов, затем приступите к визуальной интерпретации, анализу графов, а после знакомства с приемами масштабирования научитесь использовать глубокое обучение для анализа текста.
Название: Прикладной анализ текстовых данных на Python Автор: Тони Охеда Издательство: Питер Год: 2019 Страниц: 368 Формат: PDF Размер: 10,62 МБ Качество: отличное Язык: русский
Все материалы размещенные на сайте //gigabyt.at.ua/ пренадлежат их владельцам и предоставляются исключительно в ознакомительных целях. Администрация ответственности за содержание материала не несет и убытки не возмещает. По истечении 24 часов материал должен быть удален с вашего компьютера. Незаконная реализация карается законами РФ и Украины: "Об авторском и смежном праве". При копировании материала, ссылка на сайт обязательна!
