Данные — это новая нефть, а неструктурированные данные, особенно текст, изображения и видео, содержат огромное количество информации. Однако из-за сложности обработки и анализа этих данных люди часто воздерживаются от траты дополнительного времени и усилий на анализ структурированных наборов данных для анализа этих неструктурированных источников данных, которые могут стать потенциальной золотой жилой. Обработка естественного языка (НЛП) — это использование инструментов, методов и алгоритмов для обработки и понимания данных на естественном языке, которые обычно неструктурированы, как текст, речь и т. д. В этой книге мы рассмотрим проверенные стратегии — методы и рабочие процессы, — которые могут быть использованы практиками и специалистами по обработке данных для извлечения полезной информации из текстовых данных. Специализация в таких областях, как компьютерное зрение и обработка естественного языка, больше не является сложной задачей. роскошь, но необходимость, ожидаемая от любого специалиста по данным в современном быстро меняющемся мире! Текстовая аналитика с помощью Python — это руководство для практикующих специалистов по изучению и применению методов НЛП для извлечения полезной информации из зашумленных и неструктурированных текстовых данных. Эта книга помогает читателям понять основные концепции НЛП, а также содержит обширные тематические исследования и практические примеры, позволяющие освоить состояние - самые современные инструменты, методы и основы для реального применения НЛП для решения реальных проблем. Мы используем Python 3 и новейшие и лучшие современные фреймворки, включая NLTK, Gensim, spaCy, Scikit-Learn, TextBlob, Keras и TensorFlow, чтобы продемонстрировать примеры в книге. Вы можете найти все примеры. используется в книге на GitHub по адресу За время своего путешествия в этой области я боролся с различными проблемами, столкнулся со многими проблемами и со временем усвоил различные уроки. . Эта книга содержит большую часть знаний, которые я получил в мире анализа текста и обработки естественного языка, где создания причудливого облака слов из набора текстовых документов уже недостаточно. Возможно, самая большая проблема в изучении текстовой аналитики — это не недостаток информации, а слишком большой объем информации, часто называемый информационной перегрузкой. Существует так много ресурсов, документации, статей, книг и журналов, содержащих так много контента, что они часто подавляют кого-то нового. в поле. Возможно, у вас возникали такие вопросы, как «Какой правильный метод решения проблемы?», «Как на самом деле работает суммирование текста?», «Какие структуры лучше всего подходят для решения многоклассовой категоризации текста?», а также многие другие! Объединив математические и теоретические концепции с практическими реализациями реальных примеров с использованием Python, эта книга пытается решить эту проблему и помочь читателям избежать насущных проблем, с которыми я столкнулся в своем путешествии. В этой книге использован всеобъемлющий и структурированный подход. . Сначала в первых главах рассматриваются основы понимания естественного языка и Python для обработки текстовых данных. Когда вы познакомитесь с основами, мы рассмотрим обработку, синтаксический анализ и понимание текста. Затем в каждой из оставшихся глав мы рассматриваем интересные проблемы анализа текста, включая классификацию текста, кластеризацию и анализ сходства, суммирование текста и тематические модели, семантический анализ и распознавание именованных объектов, а также анализ настроений и интерпретацию моделей. Последняя глава представляет собой интересную главу о последних достижениях, достигнутых в НЛП благодаря глубокому обучению и трансферному обучению, и мы рассматриваем пример классификации текста с помощью универсальных вложений предложений. Идея этой книги состоит в том, чтобы дать вам представление об обширном ландшафте текстовый анализ и НЛП, а также вооружить вас необходимыми инструментами, методами и знаниями для решения ваших собственных проблем. Я надеюсь, что эта книга окажется для вас полезной, и желаю вам всего наилучшего в вашем путешествии по миру текстового анализа и НЛП!