Description

Turning text into valuable information is essential for businesses looking to gain a competitive advantage. With recent improvements in natural language processing (NLP), users now have many options for solving complex challenges. But it’s not always clear which NLP tools or libraries would work for a business’s needs, or which techniques you should use and in what order. 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. Extract data from APIs and web pages Prepare textual data for statistical analysis and machine learning Use machine learning for classification, topic modeling, and summarization Explain AI models and classification results Explore and visualize semantic similarities with word embeddings Identify customer sentiment in product reviews Create a knowledge graph based on named entities and their relations LangueenVersionBrochéDate de sortie initiale22 décembre 2020Nombre de pages350IllustrationsNon

Personnes impliquées

Auteur principal

Jens Albrecht

Deuxième auteur

Sidharth Ramachandran

Coauteur

Winkles, Christian

Editeur principal

O’Reilly Media

Informations sur le fabricant

Nom du fabricantLibri GmbHAdresse électronique du fabricant[email protected]Informations sur le fabricantLes informations du fabricant ne sont actuellement pas disponibles

Autres spécifications

Hauteur de l’emballage29 mmHauteur du produit28 cmLargeur d’emballage233 mmLargeur du produit235 cmLivre d‘étudeOuiLongueur d’emballage233 mmLongueur du produit178 cmPoids de l’emballage40 gPolice de caractères extra largeNon

EAN

EAN9781492074083

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Opérateur économique responsable dans l’UE

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Langue

Anglais

Type de livre

Paperback