Blueprints for Text Analytics using Python (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: O'Reilly Media, Sebastopol, 2020
- Brossura
- Nuovo

Da: AussieBookSeller, Truganina, VIC, AustraliaAussieBookSeller
Venditore AbeBooks dal 22 giugno 2007
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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 our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.…
Codice articolo 9781492074083
- Titolo
- Blueprints for Text Analytics using Python (Paperback)
- Autore
- Jens Albrecht
- Editore
- O'Reilly Media, Sebastopol
- Anno di pubblicazione
- 2020
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 149207408X
- ISBN 13
- 9781492074083
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
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Sidharth Ramachandran currently leads a team of data scientists at GfK helping to build data products for the consumer goods industry. He has over 10 years of experience in software engineering and data science across telecom, banking and marketing industries. Sidharth also co-founded WACAO, a smart personal assistant on Whatsapp which was also featured on Techcrunch. He holds an undergraduate engineering degree from IIT Roorkee and an MBA from IIM Kozhikode. Sidharth is passionate about solving real problems through technology and loves to hack through personal projects in his free time.
Christian Winkler is a Data Scientist and Machine Learning Architect. He holds a PhD in theoretical physics and has been working in the field of large data volumes and artificial intelligence for 20 years, with particular focus on scalable systems and intelligent algorithms for mass text processing. He is founder of datanizing GmbH, speaker at conferences and author of Machine Learning / Text Analytics articles.
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Truganina, VIC, Australia
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