将文本转换成有价值的信息是企业寻求竞争优势的关键。随着近年来自然语言处理(NLP)的发展,如今用户可以通过各种方式来解决复杂的难题。但用户不清楚选择何种NLP工具或库才能满足业务需求,他们不知道应该使用何种技术以及按照怎样的顺序使用这些技术。
这本实战手册为数据科学家和开发人员提供了文本分析与自然语言处理中常见任务的最佳实践解决方案。书中介绍了各种Python真实案例研究,并提供了详细的代码示例,可以帮助你快速入门。
提取API与网页的数据。
统计分析和机器学习的文本数据预处理。
机器学习分类、主题建模与摘要。
解释Al模型与分类的结果。
利用单词嵌入,探索及可视化语义相似性。
分析产品评论中的客户情感。
根据命名实体及其关系创建知识图。
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