October 2024
Intermediate to advanced
332 pages
10h
Spanish
Overview
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
Desde las noticias y los discursos hasta la charla informal en las redes sociales, el lenguaje natural es una de las fuentes de datos más ricas e infrautilizadas. No sólo se presenta en un flujo constante, siempre cambiando y adaptándose al contexto; también contiene información que no transmiten las fuentes de datos tradicionales. La clave para desentrañar el lenguaje natural está en la aplicación creativa de la analítica de textos. Este libro práctico presenta el enfoque de un científico de datos para crear productos conscientes del lenguaje con aprendizaje automático aplicado.
Aprenderás técnicas sólidas, repetibles y escalables para el análisis de textos con Python, incluida la ingeniería de características contextuales y lingüísticas, la vectorización, la clasificación, el modelado de temas, la resolución de entidades, el análisis de grafos y la dirección visual. Al final del libro, estarás equipado con métodos prácticos para resolver cualquier número de problemas complejos del mundo real.
- Preprocesar y vectorizar texto en representaciones de características de alta dimensión
- Realiza la clasificación de documentos y el modelado de temas
- Dirige el proceso de selección de modelos con diagnósticos visuales
- Extrae frases clave, entidades con nombre y estructuras de grafos para razonar sobre los datos del texto
- Construye un marco de diálogo para habilitar chatbots e interacción basada en el lenguaje
- Utiliza Spark para escalar la potencia de procesamiento y redes neuronales para escalar la complejidad del modelo
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