About this ebook
NLTK和Python库构建机器学习应用Key Features
- 通过NLTK库与一些Python库的结合来实现复杂的NLP任务和机器学习应用
- 探讨一些与数据科学相关的任务,通过这些任务来学习如何从零开始构建自定义的标识器和解析器
- 深度探索NLP领域的基本概念,为各种开源的Python工具和库提供具有实践意义的见解
- 了解自然语言的复杂性以及机器对它们的处理方式。
- 如何利用标识化处理手段清理文本歧义,并利用分块操作更好地处理数据。
- 探索不同标签类型的作用,并学习如何将句子标签化。
- 如何根据自己的需要来创建自定义的解析器和标识器。
- 如何构建出具有拼写检查、搜索、机器翻译以及问答系统等功能的实用程序。
- 如何通过信息爬取与捕获的手段对相关数据内容进行检索。
- 如何通过特性的提取与选取,构建出针对不同文本的分类系统。
- 如何使用各种第三方Python库,如pandas、scikit-learn、matplotlib、gensim。
- 如何对社交媒体网站进行分析,包括发掘热门话题、舆情分析等。
自然语言处理方面的开发人员、Python开发爱好者、机器学习领域的研究人员及开发者
About the author
Nitin Hardeniya 数据科学家,拥有4年以上从业经验,期间分别任职于Fidelity、Groupon和[24]7等公司,其业务横跨各个不同的领域。此外,他还拥有IIIT-H的计算语言学硕士学位,并且是5项客户体验专利的作者。
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