مشخصات کتاب

Python Natural Language Processing: Advanced machine learning and deep learning techniques for natural language processing

دسته بندی: سایبرنتیک: هوش مصنوعی
ویرایش: 1 
نویسندگان: Jalaj Thanaki  
سری:  
ISBN (شابک) : 1787121429, 9781787121423 
ناشر: Packt Publishing 
سال نشر: 2017 
تعداد صفحات: 476 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 15 مگابایت 

کلمات کلیدی مربوط به کتاب پردازش زبان طبیعی پایتون: یادگیری ماشینی پیشرفته و تکنیک‌های یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی: الگوریتم های یادگیری ماشین، شبکه های عصبی، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی، پایتون، مهندسی ویژگی، تولید متن، بحث متن، پیکره زبان، تجزیه و تحلیل مورفولوژیکی، تحلیل نحوی، تحلیل معنایی، رویکرد پایه قوانین، درک زبان طبیعی، NLTK، Polyglot، SpaCy، Standford CoreNLP

در صورت تبدیل فایل کتاب Python Natural Language Processing: Advanced machine learning and deep learning techniques for natural language processing به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب پردازش زبان طبیعی پایتون: یادگیری ماشینی پیشرفته و تکنیک‌های یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.

توضیحاتی در مورد کتاب پردازش زبان طبیعی پایتون: یادگیری ماشینی پیشرفته و تکنیک‌های یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی

ویژگی های کلیدی ● تکنیک‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق را برای پردازش کارآمد زبان طبیعی پیاده‌سازی کنید ● با NLTK شروع کنید و NLP را به راحتی در برنامه های خود پیاده سازی کنید ● درک و تفسیر زبان های انسانی با قدرت تحلیل متن از طریق پایتون توضیحات کتاب 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 از جامعه، 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 کاربردی پردازش زبان طبیعی انتخاب کنید و تکنیک های NLP مناسب را برای پردازش جملات در مجموعه داده ها و درک ساختار آنها بیابید. شما همچنین یاد خواهید گرفت که چگونه قسمت های مختلف جملات را نشانه گذاری کنید و روش های تجزیه و تحلیل آنها را نیز یاد بگیرید. در طول این کتاب، تحلیل معنایی و نحوی متن را بررسی خواهید کرد. نحوه حل ابهامات مختلف در پردازش زبان انسان را درک خواهید کرد و در حین انجام تجزیه و تحلیل متن با سناریوهای مختلفی روبرو خواهید شد. شما اصول اولیه آماده کردن محیط برای پردازش زبان طبیعی را یاد خواهید گرفت، به تنظیمات اولیه بروید و سپس به سرعت جملات و بخش های زبان را درک خواهید کرد. شما قدرت یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق را برای استخراج اطلاعات از داده های متنی یاد خواهید گرفت. 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. آنچه خواهید آموخت ● روی پارادایم های برنامه نویسی پایتون تمرکز کنید، که برای توسعه برنامه های کاربردی NLP استفاده می شود ● تجزیه و تحلیل پیکره و انواع مختلف ویژگی داده را درک کنید. ● یادگیری NLP با استفاده از کتابخانه های پایتون مانند NLTK، Polyglot، SpaCy، Standford CoreNLP و غیره ● درباره استخراج ویژگی ها و انتخاب ویژگی به عنوان بخشی از مهندسی ویژگی ها بیاموزید. ● مزایای برداری در یادگیری عمیق را بررسی کنید. ● درک بهتری از معماری یک سیستم مبتنی بر قانون داشته باشید. ● الگوریتم‌های یادگیری ماشینی نظارت‌شده و بدون نظارت را برای مشکلات NLP بهینه‌سازی و تنظیم کنید. ● تکنیک های یادگیری عمیق را برای مشکلات پردازش زبان طبیعی و تولید زبان طبیعی شناسایی کنید.

توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

Key Features ● Implement Machine Learning and Deep Learning techniques for efficient natural language processing ● Get started with NLTK and implement NLP in your applications with ease ● Understand and interpret human languages with the power of text analysis via Python Book Description This 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. What you will learn ● Focus on Python programming paradigms, which are used to develop NLP applications ● Understand corpus analysis and different types of data attribute. ● Learn NLP using Python libraries such as NLTK, Polyglot, SpaCy, Standford CoreNLP and so on ● Learn 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.

فهرست مطالب

1. Introduction
2. Practical Understanding of a Corpus and Dataset
3. Understanding the Structure of a Sentences
4. Preprocessing
5. Feature Engineering and NLP Algorithms
6. Advanced Feature Engineering and NLP Algorithms
7. Rule-Based System for NLP
8. Machine Learning for NLP Problems
9. Deep Learning for NLU and NLG Problems
10. Advanced Tools
11. How to Improve Your NLP Skills
12. Installation Guide

نظرات کاربران

کتاب های مرتبط

دانلود کتاب Recurrent neural networks for prediction: learning algorithms, architectures, and stability

دانلود کتاب Machine Learning With R Cookbook

دانلود کتاب Recent Developments in Intelligent Information and Database Systems

دانلود کتاب Deep Learning

دانلود کتاب Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data

دانلود کتاب Reinforcement Learning and Dynamic Programming Using Function Approximators (Automation and Control Engineering)

دانلود کتاب Three Views of Logic: Mathematics, Philosophy, and Computer Science

دانلود کتاب Big Data Fundamentals: Concepts, Drivers & Techniques

دانلود کتاب New Trends in Information Technologies

دانلود کتاب Data Mining in Agriculture