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The Natural Language Processing Workshop
更新时间:2021-06-11 18:39:41
最新章节:8. Sentiment Analysis开会员,本书免费读 >
DoyouwanttolearnhowtocommunicatewithcomputersystemsusingNaturalLanguageProcessing(NLP)techniques,ormakeamachineunderstandhumansentiments?DoyouwanttobuildapplicationslikeSiri,Alexa,orchatbots,evenifyou’veneverdoneitbefore?WithTheNaturalLanguageProcessingWorkshop,youcanexpecttomakeconsistentprogressasabeginner,andgetuptospeedinaninteractiveway,withthehelpofhands-onactivitiesandfunexercises.ThebookstartswithanintroductiontoNLP.You’llstudydifferentapproachestoNLPtasks,andperformexercisesinPythontounderstandtheprocessofpreparingdatasetsforNLPmodels.Next,you’lluseadvancedNLPalgorithmsandvisualizationtechniquestocollectdatasetsfromopenwebsites,andtosummarizeandgeneraterandomtextfromadocument.Inthefinalchapters,you’lluseNLPtocreateachatbotthatdetectspositiveornegativesentimentintextdocumentssuchasmoviereviews.Bytheendofthisbook,you’llbeequippedwiththeessentialNLPtoolsandtechniquesyouneedtosolvecommonbusinessproblemsthatinvolveprocessingtext.
品牌:中图公司
上架时间:2020-08-17 00:00:00
出版社:Packt Publishing
本书数字版权由中图公司提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
The Natural Language Processing Workshop最新章节
查看全部- 8. Sentiment Analysis
- 7. Text Generation and Summarization
- 6. Vector Representation
- 5. Topic Modeling
- 4. Collecting Text Data with Web Scraping and APIs
- 3. Developing a Text Classifier
- 2. Feature Extraction Methods
- 1. Introduction to Natural Language Processing
- Appendix
- Summary
最新上架
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数据挖掘竞赛实战:方法与案例
本书围绕数据挖掘竞赛,讲解了各种类型数据挖掘竞赛的解题思路、方法和技巧,并辅以对应的实战案例。全书共11章。第1章介绍数据挖掘竞赛的背景、意义和现状。从第2章开始,介绍了各种不同类型的数据挖掘竞赛包括结构化数据、自然语言处理、计算机视觉(图像)、计算机视觉(视频)、强化学习。每种类型的数据挖掘竞赛包含理论篇和实战篇:理论篇介绍通用的解题流程和关键技术;实战篇选取比较有代表性的赛题,对赛题的优秀方案计算机6.7万字 - 会员
数据要素五论:信息、权属、价值、安全、交易
本书从与数据要素关系最密切的信息、权属、价值、安全、交易等五个维度出发,汇聚不同学科背景的既有文献,整合现有观点,对数据要素的多维特性进行探讨,以丰富人们对数据要素的认知,凝聚共识,澄清数字时代的发展与治理迷思,为未来的相关创新提供起点。计算机14.5万字 - 会员
数据分析实践:专业知识和职场技巧
《数据分析实践:专业知识和职场技巧》从初学者的角度出发,讲解了进阶为高级数据分析师所需的知识和技能,其中既包括数据分析岗位的介绍、发展现状及未来趋势,也包括实际工作中各环节的方法策略、实战案例,还包括职场中的困惑解答及面试指导。阅读本书,并基于本书进一步拓展所需要的知识能,可以帮助读者形成一套成系统、可实战的数据分析方法论。计算机19.6万字 - 会员
数据指标体系:构建方法与应用实践
这是一套数据指标体系全流程构建(从规划、框架设计、数据采集加工到应用)方法论与实践指南。它不仅深入浅出地分享了通用的数据指标体系构建策略,还通过多个行业实例展示了具体操作方法。书中从数据采集入手,借助BI工具Superset实践构建过程。本着“一切技术都是为业务服务的”这一宗旨,本书除了包含数据指标体系构建相关内容外,还结合统计学原理及Excel、Python等工具,深入剖析数据指标波动对业务的影计算机12.7万字 - 会员
大数据SQL优化:原理与实践
这是一本站在一线开发人员的视角,从SQL的本质出发,采用理论与实践相结合、案例与分析相结合、作者经验与一线需求相结合的方式,深度解读大数据SQL优化核心技术和解决方案的工具书。本书主要面向大数据初中级技术人员,期望帮大家深度理解大数据SQL优化原理,掌握SQL优化的落地实践方法,从而真正“玩转”大数据SQL优化技术,根据实际问题和需求设计出有针对性的提升SQL性能的解决方案。计算机14万字 - 会员
大数据导论
本书围绕新工科背景下大数据人才培养需求编写,既涵盖了大数据的基础知识,又介绍了大数据分析的相关工具与案例。全书共9章,介绍了大数据采集与预处理、大数据存储与管理、大数据处理与分析、大数据可视化处理流程;重点分析了科大讯飞大数据平台在政务、交通、金融和用户画像等实际场景中的应用,还介绍了大数据实验环境的详细搭建步骤,方便读者快速理解和体验大数据应用技术;最后介绍了大数据治理中法律政策、行业标准建设的计算机14.5万字 - 会员
Python数据分析、挖掘与可视化从入门到精通
本书分为4篇,第1篇是基础入门篇,主要介绍数据分析与挖掘的基本概念及Python语言的数据分析基础;第2篇是数据分析篇,主要介绍常用的数据分析方法;第3篇是数据挖掘篇,主要介绍常用的数据挖掘方法;第4篇是实战应用篇,介绍两个完整的数据分析与挖掘案例。计算机10.9万字 - 会员
Python数据分析与挖掘实战
本书以Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍Python数据分析与挖掘的重要内容。本书共11章,分为基础篇(第1~5章)和实战篇(第6~11章),基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识;实战篇包括6个案例,分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预计算机13.6万字 - 会员
分布式数据库基础与应用
本书是一本介绍分布式数据库基础内容与应用的大数据专业类图书,力求培养读者对分布式数据库的应用技能。本书共11章,采用原理+代码实例+综合案例的编写形式,清晰明了地介绍分布式数据库的原理、基础应用、进阶应用及主流工具的使用方法、应用场景,以理实结合为编写要求,让读者能够轻松学习和掌握分布式数据库的内容。本书可以作为高等院校计算机、网络技术等相关专业的教材,也可以作为数据库相关工作的从业人员的参考用书计算机14万字