Prikladnoy analiz tekstovykh dannykh na Python. Programmirovaniye

• Yumshoq muqova

• Qog'oz rangi: oq

• Xatcho‘p Hadya

• Sahifalar 364

• Kitobni yo'qotmaslik uchun savatga qoshib qoying📚

• Batafzil o'qing

Matnli axborotni tahlil qilish texnologiyalari mashinaviy o‘rganish ta’sirida tez o‘zgarib bormoqda. Neyron tarmoqlari nazariy ilmiy tadqiqotlardan real hayotga o‘tdi va matn tahlili dasturiy yechimlarga faol integratsiya qilinmoqda. Neyron tarmoqlari tabiiy tilni qayta ishlashning eng murakkab vazifalarini hal qilishga qodir, mashina tarjimasi, internet-do‘konda robot bilan "suhbatlashish," qayta ifodalash, savollarga javob berish va muloqotni qo‘llab-quvvatlash hech kimni ajablantirmaydi. Nima uchun Siri, Aleks va Alisa bizni tushunishni istamaydi, Google biz qidirayotgan narsani topmaydi, mashina tarjimonlari esa bizni xitoy tilidan alban tiliga "tarjima qilish qiyinchiliklari" misollari bilan xursand qiladi? Javob mayda-chuydalarda - nazariyada to‘g‘ri ishlaydigan, ammo amalda qo‘llash qiyin bo‘lgan algoritmlarda yashiringan. Python imkoniyatlari va kutubxonalaridan foydalangan holda real masalalarda matnni tahlil qilish uchun mashinali o‘rganish usullarini qo‘llashni o‘rganing. Modelni qidirish va ma’lumotlarni dastlabki qayta ishlashdan matnlarni tasniflash va klasterlash usullariga o‘ting, so‘ngra vizual talqin qilish, grafiklarni tahlil qilishga kirishing va masshtablash usullari bilan tanishganingizdan so‘ng, matnni tahlil qilish uchun chuqur o‘rganishdan foydalanishni o‘rganing.