Blueprints for Text Analytics using Python (Paperback)

Jens Albrecht

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Idioma: inglés

Editorial: O'Reilly Media, Sebastopol, 2020

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Paperback. Turning text into valuable information is essential for many businesses looking to gain a competitive advantage. There have many improvements in natural language processing and users have a lot of options when choosing to work on a problem. However, it's not always clear which NLP tools or libraries would work for a business use--or which techniques you should use and in what order. This practical book provides theoretical background and real-world case studies with detailed code examples to help developers and data scientists obtain insight from text online. Authors Jens Albrecht, Sidharth Ramachandran, and Christian Winkler use blueprints for text-related problems that apply state-of-the-art machine learning methods in Python. If you have a fundamental understanding of statistics and machine learning along with basic programming experience in Python, you're ready to get started. You'll learn how to: Crawl and clean then explore and visualize textual data in different formatsPreprocess and vectorize text for machine learningApply methods for classification, topic analysis, summarization, and knowledge extractionUse semantic word embeddings and deep learning approaches for complex problemsWork with Python NLP libraries like spaCy, NLTK, and Gensim in combination with scikit-learn, Pandas, and PyTorch This practical book provides data scientists and developers with blueprints for best practice solutions to common tasks in text analytics and natural language processing. Authors Jens Albrecht, Sidharth Ramachandran, and Christian Winkler provide real-world case studies and detailed code examples in Python to help you get started quickly. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…

N° de ref. del artículo 9781492074083

Título
Blueprints for Text Analytics using Python (Paperback)
Autor
Jens Albrecht
Editorial
O'Reilly Media, Sebastopol
Año de publicación
2020
Estado
new
Encuadernación
Paperback
Idioma
inglés
ISBN 10
149207408X
ISBN 13
9781492074083

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