Blaupausen für Textanalyse mit Python

Die Umwandlung von Text in wertvolle Informationen ist für Unternehmen, die sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen wollen, unerlässlich. Dank der jüngsten Verbesserungen im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) haben die Nutzer/innen jetzt viele Möglichkeiten, komplexe Herausforderungen zu lösen. Aber es ist nicht immer klar, welche NLP-Tools oder -Bibliotheken für die Bedürfnisse eines Unternehmens geeignet sind oder welche Techniken du in welcher Reihenfolge anwenden solltest.

Dieses praktische Buch bietet Datenwissenschaftlern und Entwicklern einen Leitfaden für Best-Practice-Lösungen für häufige Aufgaben in der Textanalyse und der natürlichen Sprachverarbeitung. Die Autoren Jens Albrecht, Sidharth Ramachandran und Christian Winkler liefern Fallstudien aus der Praxis und detaillierte Codebeispiele in Python, damit du schnell loslegen kannst.

• Daten aus APIs und Webseiten extrahieren
• Bereite Textdaten für statistische Analysen und maschinelles Lernen vor
• Maschinelles Lernen für Klassifizierung, Themenmodellierung und Zusammenfassung nutzen
• KI-Modelle und Klassifizierungsergebnisse erläutern
• Erforsche und visualisiere semantische Ähnlichkeiten mit Worteinbettungen
• Erkennen der Kundenstimmung in Produktbewertungen
• Einen Wissensgraphen basierend auf benannten Entitäten und ihren Beziehungen erstellen