Text Analytics with Python: A Practitioner’s Guide to Natural Language Processing, Second Edition
Это практическое руководство по анализу текста и обработке естественного языка (NLP) с использованием Python. Книга охватывает фундаментальные концепции лингвистики, синтаксиса и структуры языка, необходимые для понимания принципов работы с текстовыми данными.
В издании подробно рассматриваются современные методы и алгоритмы NLP, включая токенизацию, стемминг, лемматизацию, извлечение признаков и тематическое моделирование. Автор демонстрирует применение библиотек Python, таких как NLTK, spaCy и scikit-learn, для решения реальных задач анализа текста.
Книга предназначена для практиков — аналитиков данных, разработчиков и исследователей, которые хотят освоить методы обработки естественного языка. Второе издание обновлено с учётом последних тенденций в области машинного обучения и NLP, включая работу с векторными представлениями слов и глубокое обучение для текстов.
Особое внимание уделяется практическим примерам и кейсам, которые помогают закрепить теоретические знания. Читатели научатся строить системы классификации текстов, извлекать ключевые фразы, анализировать тональность и решать другие прикладные задачи.
Руководство подходит как для начинающих, так и для опытных специалистов, желающих углубить свои знания в области анализа текстовых данных и создания интеллектуальных систем обработки языка.
