Обработка естественного языка Python Advanced [Midea] Krishna & Middot;
Цена: 722руб. (¥40.12)
Артикул: 586764142460
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товараПродавец:鑫达图书专营店
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥35.8644руб.
¥33594руб.
¥ 69.8 46.8842руб.
¥ 79 55.91 006руб.
|   Основная информация о продукте | |
| наименование товара: |   обработка естественного языка Python Advanced |
| Автор: | [красота] Crichina&Миддот; Кришна Бхавсар&Middot; Pratap Dangeti и т. Д. |
| Рыночная цена: | 59.00 |
| Номер ISBN: | 9787111616436 |
| Версия: | 1-1 |
| Дата публикации: | 2019-02 |
| Количество страниц: | 207 |
| Слова: | 210 |
| Издательство: |   Machinery Industry Press |
|   каталог | |
| Переводчик Предисловие об авторе Введение Глава 1 Корпорары и Wordnet 1 1.1 Введение 1 1.2 Посетите библиотеку внутренних языков 1 1.3 Загрузите внешний корпус, загрузку и доступ 3 1.4 Рассчитайте три различных типа специальных вопросов в библиотеке коричневого языка 5 1.5 Обсудите частотное распределение слов и текст чата 7 1.6 Используйте Wordnet для использования Wordnet для удаления слова «Значение 9 1.7 Выберите два разных синонима и используйте Wordnet, чтобы обсудить концепцию верхних и нижних слов 12 1,8 Средняя многолетняя 15 на основе существительных Wordnet Computing Sunys, глаголов, прилагательных и наречий 15 Глава 2 Для исходного текста получите исходные данные и стандартизацию 17 2.1 Введение 17 2.2 Важность операции строки 17 2.3 В операции «Практическая строка 19» 19 2.4 Читать файл PDF 21 в Python 21 2.5 Читать файл слов 23 в Python 23 2.6 Используйте PDF, DOCX и чистые текстовые файлы для создания индивидуального корпуса 26 2.7 Прочтите содержание источника информации RSS 29 2.8 Используйте BeautifulSoup для разбора HTML 31 Глава 3 Предварительная обработка 34 3.1 Введение 34 3.2 слова—— научитесь использовать NLTK встроенные в слова 34 3.3 Извлечение симптомов—— научитесь использовать NLTK встроенные стерилизаторы 36 3.4 -обратное восстановление слова—— научитесь использовать функцию WordnetLemmatizer 38 в NLTK 3.5 Отключить слова—— изучить использование деактивированной библиотеки слов и ее приложения 40 3.6 Редактировать расстояние—— написание и расчет Алгоритм 42 между расстоянием редактирования между двумя строками 42 3.7 Два эссе и извлечение общего словаря 44 Глава 4 Регулярное выражение 50 4.1 ВВЕДЕНИЕ 50 4.2 Регулярное выражение—— учиться использовать*,+и?50 4.3 Регулярное выражение—— изучать и использовать $ и^, и как соответствовать шаблону внутри слова (не -бейгиннинг и конец) 52 4.4 Сопоставьте несколько строк и суб -стринг 54 4.5 Дата создания обучения регулярное выражение и набор наборов символов или диапазон символов 56 4.6 Найдите все слова по длине 5 в предложении и сокращены 58 4.7. Обучение написать слово на основе слов 59 4.8. Учимся писать стерилизованный экстрактор на основе регулярного выражения 60 Глава 5 Метка слова и грамматики 63 5.1 Введение 63 5.2 Используйте встроенные в Word Marking 63 5.3 Напишите свое слово маркер 65 5.4 ОБУЧЕНИЕ ПОЛИМАРК 70 5.5 Научитесь писать свою грамматику 73 5.6 Написание контекста вероятности не имеет ничего общего с 76 5.7 Написание рекурсивного контекста не имеет ничего общего с 79 Глава 6 Блоки, анализ предложений, зависимый анализ 82 6.1 Введение 82 6.2 Используйте встроенную сегментацию 82 6.3 Напишите свою простую сегментацию 84 6.4 ОБУЧЕНИЯ SUBIDA 87 6.5 Анализ рекурсивного урегулирования 90 6.6 Анализ синтаксиса смены сдвига 93 6.7 Анализ и субъективный анализ зависимости зависимых положений 95 6.8 Анализ предложения линии 97 Глава 7 Утилизация информации и классификация текста 101 7.1 Введение 101 7.2 Используйте встроенный инструмент распознавания объекта 102 7.3 Создайте словарь, Словарь встреч и используйте словарь 104 7.4 Выбор сбора функций 109 7.5 Используйте классификатор, чтобы разделить предложения 113 7.6 Текстовая классификация 116 7.7 Используйте контекст, чтобы выполнить слово -labeling 120 Глава 8 Практика лечения естественного языка на высоком уровне 124 8.1 Введение 124 8.2 Создайте трубу обработки естественного языка 124 8.3 Решите проблему сходства текста 131 8.4 Распознавание тем 136 8.5 Сводка текста 140 8.6 относится к капитальному решению 143 8,7 Слова слов пожилых 147 8.8 Эмоциональный анализ 150 8,9 Анализ эмоций высокого уровня 153 8.10 Создать помощника по диалогу или робот чата 157 Глава 9 Применение глубокого обучения в лечении естественного языка 163 9.1 Введение 163 9.2 Классификация электронных писем с использованием глубокой нейронной сети 168 9.3 Используйте одну измерную свертку для эмоциональной классификации IMDB 175 9.4 модель эмоциональной классификации IMDB на основе двух -LSTM 179 9.5 Используйте векторы слов, чтобы реализовать визуализацию высокоразмерных слов в двухмерном пространстве 183 Глава 10 Расширенное применение глубокого обучения в лечении естественного языка 188 10.1 Введение 188 10.2 На основании работ Шекспира с использованием технологии LSTM автоматически генерировать текст 188 10.3 Данные сценария на основе сети памяти 193 10.4 Используйте LSTM круговой нейронной сети для выполнения языковой модели, чтобы предсказать оптимальное слово 199 10.5 Используйте LSTM Circular Neural Network для создания генераторного робота в чате 203 |
|   Введение | |
|   Эта книга позволит вам понять и реализовать решение NLP с практической точки зрения, и начнется с пути от доступа к созданному источнику данных и создаст свой собственный источник данных.В то время он сможет писать сложные решения NLP, включая стандартизацию текста, предварительную обработку, полимаркинг, синтаксис -анализ и т. Д. |