Natural Language Processing con Python Edición Actualizada
Desde proyectos básicos hasta proyectos avanzados
Tanto si es un principiante como si es un profesional experimentado, este libro le proporcionará las habilidades y los conocimientos necesarios para transformar los datos de texto en información procesable.
Lo Que Obtendrás de Este Libro
13 capítulos que abarcan más de 590 páginas
Más de 820 bloques explicativos de código
Más de 50 ejercicios prácticos
4 cuestionarios para poner a prueba tus conocimientos
3 proyectos prácticos del «mundo real»
Libere el poder del procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) está a la vanguardia de la innovación tecnológica, transformando la forma en que interactuamos con los datos y abriendo nuevas posibilidades para comprender y generar el lenguaje humano.
Con Procesamiento práctico del lenguaje natural con Python: desde proyectos básicos hasta proyectos avanzados, emprenderá un viaje que lo llevará desde los conceptos fundamentales hasta las técnicas de vanguardia que se utilizan en el campo en la actualidad.
Este libro es su guía definitiva para dominar la PNL con Python, y le proporciona las habilidades necesarias para abordar los desafíos del mundo real y desarrollar sistemas sofisticados de procesamiento de texto.
Ya sea que desee analizar los comentarios de los clientes, crear chatbots inteligentes o profundizar en la traducción automática, este libro le brinda los conocimientos exhaustivos y la experiencia práctica que necesita para tener éxito.
Domina los fundamentos de la PNL
Comenzamos con los pasos esenciales del preprocesamiento de texto, donde descubrirá técnicas para manejar datos de texto sin procesar, eliminar el ruido y estandarizar los formatos. La tokenización, un paso fundamental, divide el texto en partes manejables, mientras que detener la eliminación de palabras y la lematización refinan aún más los datos.
Los ejemplos prácticos le brindan una comprensión práctica de estos procesos, lo que garantiza que puede preparar datos de texto con confianza para cualquier tarea de PNL. Esta base es vital, ya que sienta las bases para análisis más complejos y garantiza que sus datos sean precisos y relevantes.
Nuestro enfoque integral garantiza que comprenda estos fundamentos a fondo, lo que allana el camino para su éxito en temas más avanzados.
Adéntrate en las complejidades del modelado de lenguajes, donde aprenderás a crear modelos potentes que puedan predecir y generar texto con una precisión extraordinaria. Se explican en detalle las redes neuronales recurrentes (RNN) y las redes de memoria a corto plazo (LSTM), que proporcionan las herramientas necesarias para gestionar datos secuenciales y dependencias de largo alcance.
Las técnicas de sintaxis y análisis, como el etiquetado de partes del discurso (POS) y el análisis de dependencias, le permiten extraer información significativa del texto, lo que mejora su capacidad para comprender y manipular las estructuras del lenguaje.
Además, cubrimos el análisis de opiniones, el modelado de temas y el resumen de textos, lo que le brinda las habilidades necesarias para realizar análisis de texto exhaustivos y descubrir información más profunda.
Cada tema se explica con claridad y precisión, con el apoyo de ejemplos prácticos que ilustran sus aplicaciones en el mundo real.
Tabla de contenido
Chapter 1: Introduction to NLP
1.1 What is Natural Language Processing (NLP)?
1.2 Significance and Applications of NLP
1.3 Overview of Python for NLP
Practical Exercises
Chapter 1 Summary
Chapter 2: Basic Text Processing
2.1 Understanding Text Data
2.2 Text Cleaning: Stop Word Removal, Stemming, Lemmatization
2.3 Regular Expressions
2.4 Tokenization
Practical Exercises
Chapter 3: Feature Engineering for NLP
3.1 Bag of Words
3.2 TF-IDF
3.3 Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
3.4 Introduction to BERT Embeddings
Practical Exercises
Quiz Part I: Foundations of NLP
Chapter 1: Introduction to NLP
Chapter 2: Basic Text Processing
Chapter 3: Feature Engineering for NLP
Practical Applications
Code Implementation
Chapter 4: Language Modeling
4.1 N-grams
4.2 Hidden Markov Models
4.3 Recurrent Neural Networks (RNNs)
4.4 Long Short-Term Memory Networks (LSTMs)
Practical Exercises
Chapter 5: Syntax and Parsing
5.1 Parts of Speech (POS) Tagging
5.2 Named Entity Recognition (NER)
5.3 Dependency Parsing
Practical Exercises
Chapter Summary
Chapter 6: Sentiment Analysis
6.1 Rule-Based Approaches
6.2 Machine Learning Approaches
6.3 Deep Learning Approaches
Practical Exercises
Chapter Summary
Quiz Part II: Advanced Text Processing and Modeling
Chapter 4: Language Modeling
Chapter 5: Syntax and Parsing
Chapter 6: Sentiment Analysis
Answers
Chapter 7: Topic Modeling
7.1 Latent Semantic Analysis (LSA)
7.2 Latent Dirichlet Allocation (LDA)
7.3 Hierarchical Dirichlet Process (HDP)
Practical Exercises
Chapter Summary
Chapter 8: Text Summarization
8.1 Extractive Summarization
8.2 Abstractive Summarization
Practical Exercises
Chapter Summary
Quiz Part III: Topic Modeling and Text Summarization
Chapter 7: Topic Modeling
Chapter 8: Text Summarization
Answers
Chapter 9: Machine Translation
9.1 Sequence to Sequence Models
9.2 Attention Mechanisms
9.3 Transformer Models
Practical Exercises
Chapter Summary
Chapter 10: Introduction to Chatbots
10.1 What is a Chatbot?
10.2 Applications of Chatbots
10.3 Types of Chatbots: Rule-Based, Self-Learning, and Hybrid
Practical Exercises
Chapter Summary
Chapter 11: Chatbot Project: Personal Assistant Chatbot
11.1 Project Introduction and Design
11.2 Data Collection and Preprocessing
11.3 Building and Training the Chatbot
11.4 Evaluating and Deploying the Chatbot
11.5 Improving and Maintaining the Chatbot
Chapter 12: Project: News Aggregator
12.1 Project Introduction and Design
12.2 Data Collection and Preprocessing
12.3 Implementing Text Summarization and Topic Modeling
12.4 Building the User Interface
12.5 Evaluating and Deploying the Aggregator
Chapter 13: Project: Sentiment Analysis Dashboard
13.1 Project Introduction and Design
13.2 Data Collection and Preprocessing
13.3 Building and Training Sentiment Analysis Models
13.4 Developing the Dashboard Interface
13.5 Evaluating and Deploying the Dashboard
Quiz Part IV: Applications and Advanced Techniques
Chapter 9: Machine Translation
Chapter 10: Introduction to Chatbots
Chapter 11: Chatbot Project: Personal Assistant Chatbot
Chapter 12: Project: News Aggregator
Chapter 13: Project: Sentiment Analysis Dashboard
Lo que dicen nuestros lectores sobre este libro
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Este libro es un tesoro de información tanto para principiantes como para profesionales experimentados en el campo del procesamiento del lenguaje natural. El enfoque gradual, combinado con ejemplos prácticos y proyectos prácticos, hace que los conceptos complejos sean fáciles de entender.
He leído muchos libros sobre PNL, pero este se destaca por su cobertura integral y su enfoque práctico. Los proyectos incluidos en el libro son particularmente valiosos, ya que proporcionan aplicaciones en el mundo real que refuerzan los conceptos teóricos. No importa si eres un estudiante, un desarrollador o un profesional de datos experimentado, este libro elevará tus habilidades de PNL al siguiente nivel. La experiencia de los autores y las explicaciones claras lo convierten en un complemento esencial para su biblioteca.
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