Python Natural Language Processing

از قدرت یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق برای استخراج اطلاعات از داده های متنی استفاده کنید درباره این کتاب تکنیک های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق را برای پردازش کارآمد زبان طبیعی پیاده سازی کنید. این کتاب برای توسعه دهندگان پایتون که می خواهند با پردازش زبان طبیعی شروع کنند و می خواهند برنامه های خود را با پیاده سازی NLP در آنها هوشمندتر کنند، برنامه های کاربردی خود را هوشمندتر کنند. آنچه خواهید آموخت بر روی پارادایم های برنامه نویسی پایتون تمرکز کنید. ، که برای توسعه برنامه های NLP استفاده می شود تجزیه و تحلیل بدنه و انواع مختلف ویژگی های داده را درک کنید. NLP را با استفاده از کتابخانه های پایتون مانند NLTK، Polyglot، SpaCy، Standford CoreNLP و غیره بیاموزید درباره استخراج ویژگی ها و انتخاب ویژگی به عنوان بخشی از مهندسی ویژگی ها بیاموزید. مزایا را کاوش کنید. درک بهتری از معماری یک سیستم مبتنی بر قانون. بهینه سازی و تنظیم دقیق الگوریتم های یادگیری ماشینی نظارت شده و بدون نظارت برای مسائل NLP. شناسایی تکنیک های یادگیری عمیق برای مشکلات پردازش زبان طبیعی و تولید زبان طبیعی. در جزئیات این کتاب با پایه‌گذاری برای پردازش زبان طبیعی و اینکه چرا پایتون یکی از بهترین گزینه‌ها برای ساختن یک سیستم خبره مبتنی بر NLP با مزایایی مانند پشتیبانی انجمن، در دسترس بودن چارچوب‌ها و غیره است، شروع می‌شود. بعداً درک بهتری از اشکال رایگان موجود از مجموعه و انواع مختلف مجموعه داده به شما می دهد. پس از این، خواهید دانست که چگونه یک مجموعه داده را برای برنامه های پردازش زبان طبیعی انتخاب کنید و تکنیک های NLP مناسب را برای پردازش جملات در مجموعه داده ها و درک ساختار آنها بیابید. همچنین یاد خواهید گرفت که چگونه قسمت‌های مختلف جملات را نشانه‌گذاری کنید و روش‌های تجزیه و تحلیل آنها را نیز یاد خواهید گرفت. در طول دوره کتاب، تحلیل معنایی و نحوی متن را بررسی خواهید کرد. شما متوجه خواهید شد که چگونه ابهامات مختلف در پردازش زبان انسان را حل کنید و در حین انجام تجزیه و تحلیل متن با سناریوهای مختلفی روبرو خواهید شد. شما اصول اولیه آماده سازی محیط برای پردازش زبان طبیعی را یاد خواهید گرفت، به تنظیمات اولیه بروید و سپس به سرعت درک خواهید کرد. جملات و بخش های زبان شما قدرت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را برای استخراج اطلاعات از داده های متنی خواهید آموخت. در پایان کتاب، درک واضحی از پردازش زبان طبیعی خواهید داشت و روی نمونه های متعددی کار خواهید کرد که NLP را در دنیای واقعی پیاده سازی می کنند. سبک و رویکرد این کتاب به خوانندگان جنبه های مختلف پردازش زبان طبیعی با استفاده از NLTK را آموزش می دهد. خواننده را از سطح پایه به سطحی روان می برد.

Leverage the power of machine learning and deep learning to extract information from text dataAbout This BookImplement Machine Learning and Deep Learning techniques for efficient natural language processingGet started with NLTK and implement NLP in your applications with easeUnderstand and interpret human languages with the power of text analysis via PythonWho This Book Is ForThis book is intended for Python developers who wish to start with natural language processing and want to make their applications smarter by implementing NLP in them.What You Will LearnFocus on Python programming paradigms, which are used to develop NLP applicationsUnderstand corpus analysis and different types of data attribute.Learn NLP using Python libraries such as NLTK, Polyglot, SpaCy, Standford CoreNLP and so onLearn about Features Extraction and Feature selection as part of Features Engineering.Explore the advantages of vectorization in Deep Learning.Get a better understanding of the architecture of a rule-based system.Optimize and fine-tune Supervised and Unsupervised Machine Learning algorithms for NLP problems.Identify Deep Learning techniques for Natural Language Processing and Natural Language Generation problems.In DetailThis book starts off by laying the foundation for Natural Language Processing and why Python is one of the best options to build an NLP-based expert system with advantages such as Community support, availability of frameworks and so on. Later it gives you a better understanding of available free forms of corpus and different types of dataset. After this, you will know how to choose a dataset for natural language processing applications and find the right NLP techniques to process sentences in datasets and understand their structure. You will also learn how to tokenize different parts of sentences and ways to analyze them.During the course of the book, you will explore the semantic as well as syntactic analysis of text. You will understand how to solve various ambiguities in processing human language and will come across various scenarios while performing text analysis.You will learn the very basics of getting the environment ready for natural language processing, move on to the initial setup, and then quickly understand sentences and language parts. You will learn the power of Machine Learning and Deep Learning to extract information from text data.By the end of the book, you will have a clear understanding of natural language processing and will have worked on multiple examples that implement NLP in the real world.Style and approachThis book teaches the readers various aspects of natural language Processing using NLTK. It takes the reader from the basic to advance level in a smooth way.