Você está buscando um ótimo livro sobre processamento de linguagem natural? Então conheça o Natural Language Processing with Python: Analyzing Text with the Natural Language Toolkit, dos autores Steven Bird, Ewan Klein e Edward Loper.
O livro é baseado na linguagem de programação Python juntamente com a biblioteca de código aberto Natural Language Toolkit (NLTK) e é uma introdução prática ao importante, e sempre em expansão, campo do Processamento de Linguagem Natural (PLN). Com Natural Language Processing with Python, você aprenderá a escrever programas reais e compreenderá o valor de ser capaz de testar uma ideia por meio da implementação.
Os autores destacam a busca pelo equilíbrio entre teoria e aplicação, assim, a abordagem adotada cobre os fundamentos teóricos e faz uma análise linguística e computacional cuidadosa. É um material que oferece conjuntos de dados ricamente anotados usando uma gama abrangente de estruturas de dados linguísticos e ajuda a compreender os principais algoritmos para analisar o conteúdo e a estrutura da comunicação escrita.
Este livro:
• Extrai informações de texto não estruturado, seja para indicar o tópico ou identificar “entidades nomeadas”.
• Analisa a estrutura linguística no texto, incluindo análise e análise semântica.
• Integra técnicas extraídas de campos tão diversos como linguística e inteligência artificial.
E te ajudará a:
• Entender como os conceitos-chave da PLN e linguística são usados para descrever e analisar a linguagem.
• Compreender como as estruturas de dados e algoritmos são usados em PLN.
• Desvendar como os dados da linguagem são armazenados em formatos padrão e como os dados podem ser usados para avaliar o desempenho das técnicas de PLN.
Estrutura
Capítulos 1-3: Os primeiros capítulos são organizados em ordem de dificuldade conceitual, começando com uma introdução prática ao processamento de linguagem que mostra como explorar textos de interesse usando Python.
Capítulo 4: Neste capítulo sobre programação estruturada consolidam-se os tópicos de programação espalhados pelos capítulos anteriores.
Capítulos 5-7: A partir daqui, o ritmo aumenta e passa-se para a cobertura de tópicos fundamentais no processamento de linguagem: marcação, classificação e extração de informações.
Capítulos 8-10: Examinam-se maneiras de analisar uma frase, reconhecer sua estrutura sintática e construir representações de significado.
Capítulo 11: O capítulo final é dedicado a dados linguísticos e como eles podem ser gerenciados de forma eficaz.
Cada capítulo termina com uma série de exercícios, que são fundamentais para consolidar o conteúdo.
AUTORES
Steven Bird: Atualmente, professor da Charles Darwin University e Pesquisador Associado Sênior no Linguistic Data Consortium da Universidade da Pensilvânia, foi professor associado do Department of Computer Science and Software Engineering da Universidade de Melbourne. Ele concluiu seu doutorado em fonologia computacional pela Universidade de Edimburgo sob a supervisão de Ewan Klein, também autor de Natural Language Processing with Python. Além disso, Bird passou vários anos como diretor associado do Linguistic Data Consortium, onde liderou uma equipe de P&D para criar modelos e ferramentas para grandes bancos de dados de texto anotado.
Ewan Klein: Professor de Tecnologia da Linguagem na School of Informatics da Universidade de Edimburgo, concluiu seu doutorado em semântica formal na Universidade de Cambridge. Também foi Gerente de Pesquisa do Natural Language Research Group, atuando como responsável pelo processamento de diálogo falado.
Edward Loper: Doutor em aprendizado de máquina para processamento de linguagem natural na Universidade da Pensilvânia. Edward foi aluno de Steven Bird em linguística computacional e se tornou professor assistente, passando a contribuir com o desenvolvimento da NLTK. Além da NLTK, ele ajudou a desenvolver dois pacotes para documentar e testar o software Python: epydoc e doctest.
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Fonte: Natural Language Processing with Python: Analyzing Text with the Natural Language Toolkit – (Steven Bird, Ewan Klein e Edward Loper).
