Python Text Mining
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Python Text Mining

Perform Text Processing, Word Embedding, Text Classification and Machine Translation (English Edition)

Alexandra George

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Python Text Mining

Perform Text Processing, Word Embedding, Text Classification and Machine Translation (English Edition)

Alexandra George

Detalles del libro
Índice
Citas

Información del libro

Make use of the most advanced machine learning techniques to perform NLP and feature extraction

Key Features
? Learn about pre-trained models, deep learning, and transfer learning for NLP applications.
? All-in-one knowledge guide for feature engineering, NLP models, and pre-processing techniques.
? Includes use cases, enterprise deployments, and a range of Python based demonstrations.

Description
Natural Language Processing (NLP) has proven to be useful in a wide range of applications. Because of this, extracting information from text data sets requires attention to methods, techniques, and approaches.'Python Text Mining' includes a number of application cases, demonstrations, and approaches that will help you deepen your understanding of feature extraction from data sets. You will get an understanding of good information retrieval, a critical step in accomplishing many machine learning tasks. We will learn to classify text into discrete segments solely on the basis of model properties, not on the basis of user-supplied criteria. The book will walk you through many methodologies, such as classification, that will enable you to rapidly construct recommendation engines, subject segmentation, and sentiment analysis applications. Toward the end, we will also look at machine translation and transfer learning.By the end of this book, you'll know exactly how to gather web-based text, process it, and then apply it to the development of NLP applications.

What you will learn
? Practice how to process raw data and transform it into a usable format.
? Best techniques to convert text to vectors and then transform into word embeddings.
? Unleash ML and DL techniques to perform sentiment analysis.
? Build modern recommendation engines using classification techniques.

Who this book is for
This book is a good place to start with examples, explanations, and exercises for anyone interested in learning more about advanced text mining and natural language processing techniques. It is suggested but not required that you have some prior programming experience.

Table of Contents
1. Basic Text Processing Techniques
2. Text to Numbers
3. Word Embeddings
4. Topic Modeling
5. Unsupervised Sentiment Classification
6. Text Classification Using ML
7. Text Classification Using Deep learning
8. Recommendation engine
9. Transfer Learning

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Información

Año
2022
ISBN
9789389898781

Índice

  1. Cover Page
  2. Title Page
  3. Copyright Page
  4. Dedication Page
  5. About the Author
  6. About the Reviewer
  7. Acknowledgement
  8. Preface
  9. Errata
  10. Table of Contents
  11. 1. Basic Text Processing Techniques
  12. 2. Text to Numbers
  13. 3. Word Embeddings
  14. 4. Topic Modeling
  15. 5. Unsupervised Sentiment Classification
  16. 6. Text Classification Using ML
  17. 7. Text Classification Using Deep Learning
  18. 8. Recommendation Engine
  19. 9. Machine Translation
  20. 10. Transfer Learning
  21. Index
Estilos de citas para Python Text Mining

APA 6 Citation

George, A. (2022). Python Text Mining ([edition unavailable]). BPB Publications. Retrieved from https://www.perlego.com/book/3448929 (Original work published 2022)

Chicago Citation

George, Alexandra. (2022) 2022. Python Text Mining. [Edition unavailable]. BPB Publications. https://www.perlego.com/book/3448929.

Harvard Citation

George, A. (2022) Python Text Mining. [edition unavailable]. BPB Publications. Available at: https://www.perlego.com/book/3448929 (Accessed: 21 June 2024).

MLA 7 Citation

George, Alexandra. Python Text Mining. [edition unavailable]. BPB Publications, 2022. Web. 21 June 2024.