Обработка естественного языка. Python и spaCy на практике

Описание и характеристики

Python и spaCy помогут вам быстро и легко создавать NLP-приложения: чат-боты, сценарии для сокращения текста или инструменты принятия заказов. Вы научитесь использовать spaCy для интеллектуального анализа текста, определять синтаксические связи между словами, идентифицировать части речи, а также определять категории для имен собственных. Ваши приложения даже смогут поддерживать беседу, создавая собственные вопросы на основе разговора.
Вы научитесь:
• Работать с векторами слов, чтобы находить синонимы (глава 5).
• Выявлять закономерности в данных с помощью displaCy — встроенного средства визуализации библиотеки spaCy (глава 7).
• Автоматически извлекать ключевые слова из пользовательского ввода и сохранять их в реляционной базе данных (глава 9).
• Развертывать приложения на примере чат-бота для взаимодействия с пользователями (глава 11).

Прочитав эту книгу, вы можете сами расширить приведенные в ней сценарии, чтобы обрабатывать разнообразные варианты ввода и создавать приложения профессионального уровня.
ID товара 2845992
Издательство Питер
Год издания
ISBN 978-5-4461-1506-8
Количество страниц 256
Размер 1.5x16.5x23.2
Тип обложки Мягкий переплёт
Тираж 300
Вес, г 400
Возрастные ограничения 16+

Только в магазинах

Наличие в магазинах
от 1 549 ₽
Москва Нет в наличии
Есть в других городах, 3 магазина 
Посмотреть наличие

Отзывы

15 бонусов

за полезный отзыв длиной от 300 символов

15 бонусов

если купили в интернет-магазине «Читай-город»

Полные правила начисления бонусов за отзывы
Оставьте отзыв и получите бонусы
Оставьте первый отзыв и получите за него бонусы.
Это поможет другим покупателям сделать правильный выбор.
4.3
10 оценок
0
1
1
2
6
Python и spaCy помогут вам быстро и легко создавать NLP-приложения: чат-боты, сценарии для сокращения текста или инструменты принятия заказов. Вы научитесь использовать spaCy для интеллектуального анализа текста, определять синтаксические связи между словами, идентифицировать части речи, а также определять категории для имен собственных. Ваши приложения даже смогут поддерживать беседу, создавая собственные вопросы на основе разговора.
Вы научитесь:
• Работать с векторами слов, чтобы находить синонимы (глава 5).
• Выявлять закономерности в данных с помощью displaCy — встроенного средства визуализации библиотеки spaCy (глава 7).
• Автоматически извлекать ключевые слова из пользовательского ввода и сохранять их в реляционной базе данных (глава 9).
• Развертывать приложения на примере чат-бота для взаимодействия с пользователями (глава 11).

Прочитав эту книгу, вы можете сами расширить приведенные в ней сценарии, чтобы обрабатывать разнообразные варианты ввода и создавать приложения профессионального уровня.