Traitement automatique du langage naturel avec Python : le NLP avec spaCy et NLTK
Cet ouvrage sur le traitement automatique du langage naturel (NLP) avec le langage Python est un guide pratique pour les professionnels, étudiants ou passionnés, ayant des bases minimales en Python, désireux d'explorer les horizons de l'intelligence artificielle et de la linguistique. Dès...
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| Auteur principal: | |
|---|---|
| Autres auteurs: | |
| Format: | Livre papier |
| Langue: | Français |
| Publié: |
St Herblain :
Éditions ENI
C 2024.
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| Collection: | Expert IT
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| Sujets: | |
| Note: |
La graphie correcte du lieu d'édition est : "Saint-Herblain" La couv. porte en plus : "En téléchargement : code source des exemples" |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Edition sous un autre format: | • Traitement automatique du langage naturel avec Python, le NLP avec spaCy et NLTK, Benoît Prieur, 2024, St Herblain, Éditions ENI, Expert IT, 978-2-4090-4499-1 |
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| 100 | 1 | |a Prieur, Benoît, |d 1975- | |
| 245 | 1 | 0 | |a Traitement automatique du langage naturel avec Python : |b le NLP avec spaCy et NLTK |c Benoît Prieur ; [préface de Lucas Prégaldiny]. |
| 260 | |a St Herblain : |b Éditions ENI. | ||
| 260 | |c C 2024. | ||
| 300 | |a 1 volume (277 pages) : |b illustrations, couverture illustrée en couleurs ; |c 22 cm. | ||
| 490 | 1 | |a Expert IT | |
| 500 | |a La graphie correcte du lieu d'édition est : "Saint-Herblain" | ||
| 500 | |a La couv. porte en plus : "En téléchargement : code source des exemples" | ||
| 504 | |a Glossaire. Index | ||
| 520 | |a Cet ouvrage sur le traitement automatique du langage naturel (NLP) avec le langage Python est un guide pratique pour les professionnels, étudiants ou passionnés, ayant des bases minimales en Python, désireux d'explorer les horizons de l'intelligence artificielle et de la linguistique. Dès les premières pages, le livre vous donne de solides bases en IA et en linguistique, essentielles pour comprendre le NLP. Vous serez guidé à travers les concepts clés et les outils de NLP, comme l'analyse syntaxique et le POS-tagging, qui sont présentés avec clarté et précision. Le livre couvre ensuite une gamme étendue de domaines d'application en NLP : la traduction automatique et la génération de texte, l'extraction de caractéristiques, la classification de documents, la reconnaissance de la parole ou encore l'analyse de sentiments. L'approche très pratique du livre vous permet d'utiliser systématiquement spaCy ou NLTK au cours de mini-projets qui mobilisent également Jupyter, Gensim (Word2Vec), Scikit-Learn, Pytorch ou encore les modèles GPTs d'OpenAI. Le Web Scraping, un aspect crucial de la collecte de données en NLP, pour construire des jeux de données, est également abordé. Que vous souhaitiez développer une application de reconnaissance vocale, analyser des sentiments sur les réseaux sociaux ou simplement approfondir vos connaissances en NLP, ce livre constitue une ressource utile, voire indispensable. | ||
| 650 | |a Traitement automatique du langage naturel | ||
| 650 | |a Python (langage de programmation) | ||
| 650 | |a Guides pratiques | ||
| 700 | 1 | |a Prégaldiny, Lucas. |4 aui | |
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| 997 | |0 1215708 |1 Livre papier |a Ressource papier |c 0/Orléans/ |c 1/Orléans/BU Sciences, Technologies, STAPS/ |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 005.133 PYTH Pr | ||