Machine Learning Techniques for Text : Apply modern techniques with Python for text processing, dimensionality reduction, classification, and evaluation
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2022
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Take your Python text processing skills to another level by learning about the latest natural language processing and machine learning techniques with this full color guide Key Features:Learn how to acquire and process textual data and visualize the key findings Obtain deeper insight into the most commonly used algorithms and techniques and understand their tradeoffs Implement models for solving real-world problems and evaluate their performance Book Description: With the ever-increasing demand for machine learning and programming professionals, it's prime time to invest in the field. This book will help you in this endeavor, focusing specifically on text data and human language by steering a middle path among the various textbooks that present complicated theoretical concepts or focus disproportionately on Python code. A good metaphor this work builds upon is the relationship between an experienced craftsperson and their trainee. Based on the current problem, the former picks a tool from the toolbox, explains its utility, and puts it into action. This approach will help you to identify at least one practical use for each method or technique presented. The content unfolds in ten chapters, each discussing one specific case study. For this reason, the book is solution-oriented. It's accompanied by Python code in the form of Jupyter not Elektronisches Buch to help you obtain hands-on experience. A recurring pattern in the chapters of this book is helping you get some intuition on the data and then implement and contrast various solutions. By the end of this book, you'll be able to understand and apply various techniques with Python for text preprocessing, text representation, dimensionality reduction, machine learning, language modeling, visualization, and evaluation. What You Will Learn:Understand fundamental concepts of machine learning for text Discover how text data can be represented and build language models Perform exploratory data analysis on text corpora Use text preprocessing techniques and understand their trade-offs Apply dimensionality reduction for visualization and classification Incorporate and fine-tune algorithms and models for machine learning Evaluate the performance of the implemented systems Know the tools for retrieving text data and visualizing the machine learning workflow Who this book is for: This book is for professionals in the area of computer science, programming, data science, informatics, business analytics, statistics, language technology, and more who aim for a gentle career shift in machine learning for text. Students in relevant disciplines that seek a textbook in the field will benefit from the practical aspects of the content and how the theory is presented. Finally, professors teaching a similar course will be able to pick pertinent topics in terms of content and difficulty. Beginner-level knowledge of Python programming is needed to get started with this book.…
N° de ref. del artículo 9781803242385
- Título
- Machine Learning Techniques for Text : Apply modern techniques with Python for text processing, dimensionality reduction, classification, and evaluation
- Autor
- Nikos Tsourakis
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2022
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1803242388
- ISBN 13
- 9781803242385
- Peso del artículo
- 831 gramos
- Dimensiones
- 235x191x25 mm
Take your Python text processing skills to another level by learning about the latest natural language processing and machine learning techniques with this full color guide
Key Features
- Learn how to acquire and process textual data and visualize the key findings
- Obtain deeper insight into the most commonly used algorithms and techniques and understand their tradeoffs
- Implement models for solving real-world problems and evaluate their performance
Book Description
With the ever-increasing demand for machine learning and programming professionals, it's prime time to invest in the field. This book will help you in this endeavor, focusing specifically on text data and human language by steering a middle path among the various textbooks that present complicated theoretical concepts or focus disproportionately on Python code.
A good metaphor this work builds upon is the relationship between an experienced craftsperson and their trainee. Based on the current problem, the former picks a tool from the toolbox, explains its utility, and puts it into action. This approach will help you to identify at least one practical use for each method or technique presented. The content unfolds in ten chapters, each discussing one specific case study. For this reason, the book is solution-oriented. It's accompanied by Python code in the form of Jupyter notebooks to help you obtain hands-on experience. A recurring pattern in the chapters of this book is helping you get some intuition on the data and then implement and contrast various solutions.
By the end of this book, you'll be able to understand and apply various techniques with Python for text preprocessing, text representation, dimensionality reduction, machine learning, language modeling, visualization, and evaluation.
What you will learn
- Understand fundamental concepts of machine learning for text
- Discover how text data can be represented and build language models
- Perform exploratory data analysis on text corpora
- Use text preprocessing techniques and understand their trade-offs
- Apply dimensionality reduction for visualization and classification
- Incorporate and fine-tune algorithms and models for machine learning
- Evaluate the performance of the implemented systems
- Know the tools for retrieving text data and visualizing the machine learning workflow
Who this book is for
This book is for professionals in the area of computer science, programming, data science, informatics, business analytics, statistics, language technology, and more who aim for a gentle career shift in machine learning for text. Students in relevant disciplines that seek a textbook in the field will benefit from the practical aspects of the content and how the theory is presented. Finally, professors teaching a similar course will be able to pick pertinent topics in terms of content and difficulty. Beginner-level knowledge of Python programming is needed to get started with this book.
Table of Contents
- Introducing Machine Learning for Text
- Detecting Spam Emails
- Classifying Topics of Newsgroup Posts
- Extracting Sentiments from Product Reviews
- Recommending Music Titles
- Teaching Machines to Translate
- Summarizing Wikipedia Articles
- Detecting Hateful and Offensive Language
- Generating Text in Chatbots
- Clustering Speech-to-Text Transcriptions
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Acerca del autor
Nikos Tsourakis is a professor of computer science and business analytics at the International Institute in Geneva, Switzerland, and a research associate at the University of Geneva. He has over 20 years of experience designing, building, and evaluating intelligent systems using speech and language technologies. He has also co-authored over 50 research publications in the area. In the past, he worked as a software engineer, developing products for major telecommunication vendors. He also served as an expert for the European Commission and is currently a certified educator at the Amazon Web Services Academy. He holds a degree in electronic and computer engineering, a master's in management, and a PhD in multilingual information processing.
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La Comisión Europea proporciona una plataforma para la resolución extrajudicial de litigios en línea (plataforma ODR), a la que se puede acceder en https://ec.europa.eu/odr.
Somos miembros de la iniciativa "FairCommerce" desde el 25.05.2018.
Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
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