Прикладний аналіз текстових даних на Python. Машинне навчання та створення програм обробки

Прикладний аналіз текстових даних на Python. Машинне навчання та створення застосунків обробки природної мови, Бенгфорт Б.

Технології аналізу текстової інформації стрімко змінюються під впливом машинного навчання. Нейронні мережі з теоретичних наукових досліджень перейшли в реальне життя, і аналіз тексту активно інтегрується в програмні рішення. Нейронні мережі здатні виконувати найскладніші завдання оброблення природної мови, нікого не дивує машинний переклад, «бесида» з роботом в інтернет-магазині, перефразування, відповіді на питання та підтримання діалогу. Чому ж Сірі, Алекса та Аліса не хочуть нас розуміти, Google знаходить не те, що ми досліджуємо, а машинні68ам веселять нас прикладами «трудств переведення» з китайської на албанський? Відповідь криється в дрібницях — у алгоритмах, які правильно працюють у теорії, але складно реалізуються на практиці. Навчіться застосовувати методи машинного навчання для аналізу тексту в реальних завданнях, використовуючи можливості та бібліотеки Python. Від пошуку моделі та попередньої обробки даних ви перейдете до прийомів класифікації та кластеризації текстів, потім беріться до візуальної інтерпретації, аналізу графів, а після знайомства з прийманнями масштабування навчитеся використовувати глибоке навчання для аналізу тексту.