Технологии анализа текстовой информации стремительно меняются под влиянием машинного обучения. Нейронные сети из теоретических научных исследований перешли в реальную жизнь, и анализ текста активно интегрируется в программные решения. Нейронные сети способны решать самые сложные задачи обработки естественного языка, никою не удивляет машинный перевод, «беседа» с роботом в интернет-магазине, перефразирование, ответы на вопросы и поддержание диалога. Почему же Сири, Алекса и Алиса не хотят нас понимать, Google находит не то, что мы ищем, а машинные переводчики веселят нас примерами «трудностей перевода» с китайского на албанский? Ответ кроется в мелочах — в алгоритмах, которые правильно работают в теории, но сложно реализуются на практике. Научитесь применять методы машинного обучения для анализа текста в реальных задачах, используя возможности и библиотеки Python. От поиска модели и предварительной обработки данных вы перейдете к приемам классификации и кластеризации текстов, затем приступите к визуальной интерпретации, анализу графов, а после знакомства с приемами масштабирования научитесь использовать глубокое обучение для анализа текста.
Tekhnologii analiza tekstovoy informatsii stremitelno menyayutsya pod vliyaniem mashinnogo obucheniya. Neyronnye seti iz teoreticheskikh nauchnykh issledovaniy pereshli v realnuyu zhizn, i analiz teksta aktivno integriruetsya v programmnye resheniya. Neyronnye seti sposobny reshat samye slozhnye zadachi obrabotki estestvennogo yazyka, nikoyu ne udivlyaet mashinnyy perevod, beseda s robotom v internet-magazine, perefrazirovanie, otvety na voprosy i podderzhanie dialoga. Pochemu zhe Siri, Aleksa i Alisa ne khotyat nas ponimat, Google nakhodit ne to, chto my ishchem, a mashinnye perevodchiki veselyat nas primerami trudnostey perevoda s kitayskogo na albanskiy? Otvet kroetsya v melochakh v algoritmakh, kotorye pravilno rabotayut v teorii, no slozhno realizuyutsya na praktike. Nauchites primenyat metody mashinnogo obucheniya dlya analiza teksta v realnykh zadachakh, ispolzuya vozmozhnosti i biblioteki Python. Ot poiska modeli i predvaritelnoy obrabotki dannykh vy pereydete k priemam klassifikatsii i klasterizatsii tekstov, zatem pristupite k vizualnoy interpretatsii, analizu grafov, a posle znakomstva s priemami masshtabirovaniya nauchites ispolzovat glubokoe obuchenie dlya analiza teksta.
Expected