Обработка естественного языка (NLP) — одно из направлений искусственного интеллекта (ИИ), ставящее перед собой цель научить машины понимать человеческие языки и реагировать на высказывания. Без этой базовой технологии невозможен ни один виртуальный помощник. Книга поможет вам обрести навыки, необходимые для создания собственного чат-бота и NLP-приложений, способных решать реальные задачи, такие как анализ предложений, улавливание смысла текста, составление текстов и т.д.
Существует широкий спектр утилит и технологий, которые можно использовать при создании NLP-приложения. Все примеры в книге реализованы на языке Python с использованием библиотеки spaCy NLP. Приведу несколько убедительных аргументов в пользу выбора Python и spaCy для создания приложений обработки естественного языка.
В книге используется spaCy — популярная библиотека Python, содержащая все лингвистические данные и алгоритмы, необходимые для обработки текстов на естественном языке. По ходу чтения вы убедитесь, что spaCy крайне проста в работе благодаря объектам-контейнерам, которые соответствуют элементам текста на естественном языке, например предложениям и словам. У этих объектов, в свою очередь, есть атрибуты, соответствующие лингвистическим признакам, — например, принадлежность к той или иной части речи. На момент написания книги в spaCy были включены предобученные модели для английского, немецкого, греческого, испанского, французского, итальянского, литовского, норвежского стандарта букмол, нидерландского и португальского языков, а также многоязыковая модель. Кроме того, в spaCy есть встроенные средства визуализации, позволяющие генерировать наглядное представление о синтаксической структуре предложений или об именованных сущностях документа.
Библиотека spaCy предлагает нативную поддержку продвинутых возможностей NLP, отсутствующую в других популярных библиотеках NLP для языка Python. Например, spaCy, в отличие от пакета Natural Language Toolkit (NLTK), может похвастаться нативной поддержкой векторов слов. При использовании NLTK пришлось бы обратиться к сторонней утилите наподобие Gensim — реализации алгоритма word2vec для языка Python.
«Обработка естественного языка в действии» — практическое руководство по обработке и генерации текстов на естественном языке. В этой книге мы снабдим вас всеми инструментами и методиками, необходимыми для создания прикладных NLP-систем с целью обеспечения работы виртуального помощника (чат-бота), спам-фильтра, программы — модератора форума, анализа ...
Книга посвящена автоматизации Excel с помощью языка программирования Python. Описаны дистрибутив Anaconda Python и современные средства разработки, такие как менеджеры пакетов Conda и pip, блокноты Jupyter и Visual Studio Code. Даны необходимые основы языка Python и введение в анализ данных с помощью библиотеки pandas.
Практическое введение в основные библиотеки и фреймворки Python — Python — популярный язык программирования высокого уровня для различных применений, включая веб-разработку, научные вычисления, анализ данных и машинное обучение. Простота, читабельность и универсальность сделали его популярным среди программистов всех уровней подготовки.
Автоматизация предприятия с помощью Python — В данной книге приводятся реальные примеры того, как читатели могут внедрять автоматизацию бизнес-процессов на своих предприятиях, а также решать обычные офисные задачи с помощью языка Python и его библиотек реализации элементов ИИ.
Данный материал НЕ НАРУШАЕТ авторские права никаких физических или юридических лиц. Если это не так - свяжитесь с администрацией сайта. Материал будет немедленно удален. Электронная версия этой публикации предоставляется только в ознакомительных целях. Для дальнейшего её использования Вам необходимо будет приобрести бумажный (электронный, аудио) вариант у правообладателей.
Название: 
Распечатать
