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O livro aborda conceitos avançados e técnicas avançadas de PLN. O autor explica como usar bibliotecas de Python populares para criar modelos de PLN, como NLTK, Gensim, Spacy, Scikit-learn, Keras e Tensorflow. Ao ler o livro, você pode se familiarizar com cada biblioteca e descobrir como usá-las para criar modelos de PLN. O livro também apresenta exemplos passo a passo para demonstração.
Além disso, o livro possui vários exemplos de código que incluem instruções passo a passo para facilitar a criação de modelos de PLN. Os exemplos incluem análise de sentimento, análise de tópicos, modelos de classificação, modelos de reconhecimento de entidades, modelos de previsão, modelos de summarização de texto, modelos de detecção de spam e modelos de tradução automática.
Este livro é útil para iniciantes e profissionais experientes que procuram melhorar seus conhecimentos e habilidades em PLN usando Python. Ele oferece muita informação, códigos fáceis de entender e explicações claras sobre os conceitos de PLN. Além disso, o livro abrange o uso de técnicas de aprendizado de máquina para criar modelos de PLN, como redes neurais, árvores de decisão, regressão logística e muitas outras.
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Simplesmente em profundidadeEste livro tem como objetivo apresentar as técnicas fundamentais de processamento de linguagem natural, desenvolver uma compreensão dos limites dessas técnicas e dos problemas de pesquisa atuais e avaliar algumas aplicações atuais e potenciais. ● 1. Introdução. Breve história da pesquisa em PNL, aplicações atuais, arquitetura de sistema de PNL genérica, abordagens baseadas em conhecimento versus abordagens probabilísticas. ● 2. Técnicas de estado finito. Na morfologia seccional e derivacional, autômatos de estados finitos em PNL, transdutores de estados finitos. ● 3. Predição e marcação de parte do discurso. Corpora, DIY Corpus, Corpus Analysis, N-gramas simples, previsão de palavras, marcação estocástica e avaliação do desempenho do sistema. ● 4. Análise e geração. Gramática gerativa, gramáticas livres de contexto, análise e geração com gramáticas livres de contexto, pesos e probabilidades. Gramática baseada em restrições, unificação, semântica composicional simples. Relações semânticas. ● 5. PNL com PythonLeia mais
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Autor: Ajit Singh
