Бенгфорт Бенджамин, Билбро Ребекка, Охеда Тони - Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки (2019)
автор: didl3 | 7-04-2019, 15:41 | Просмотров: 241
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, никого 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.
Вступление ..............................................................................................................11
Сложности компьютерной обработки естественного языка ....................................12
Лингвистические данные: лексемы и слова ......................................................12
Внедрение машинного обучения ......................................................................14
Инструменты для анализа текста ...........................................................................15
О чем рассказывается в этой книге .......................................................................16
Кому адресована эта книга ....................................................................................17
Примеры кода и репозиторий на GitHub ................................................................18
Типографские соглашения .....................................................................................19
Использование программного кода примеров ........................................................19
От издательства ....................................................................................................20
Благодарности .......................................................................................................20
Глава 1. Естественные языки и вычисления ..............................................................22
Парадигма Data Science .........................................................................................23
Приложения данных, основанные на анализе естественного языка .......................25
Конвейер приложения данных..........................................................................27
Тройка выбора модели .....................................................................................29
Язык как данные ...................................................................................................31
Компьютерная модель языка ............................................................................31
Лингвистические признаки ...............................................................................33
Контекстные признаки .....................................................................................36
Структурные признаки .....................................................................................38
В заключение ........................................................................................................41
Глава 2. Создание собственного корпуса ...................................................................42
Что такое корпус?..................................................................................................43
Предметные корпусы ........................................................................................43
Движок сбора данных Baleen ............................................................................44
Управление корпусом данных ................................................................................46
Структура корпуса на диске .............................................................................48
Объекты чтения корпусов ......................................................................................51
Потоковый доступ к данным с помощью NLTK ..................................................53
Чтение корпуса HTML .......................................................................................56
Чтение корпуса из базы данных .......................................................................60
В заключение ........................................................................................................62
Глава 3. Предварительная обработка и преобразование корпуса ..............................63
Разбивка документов .............................................................................................64
Выявление и извлечение основного контента ..................................................65
Разделение документов на абзацы ...................................................................66
Сегментация: выделение предложений ............................................................68
Лексемизация: выделение лексем ....................................................................70
Маркировка частями речи ................................................................................71
Промежуточный анализ корпуса .......................................................................73
Трансформация корпуса ........................................................................................74
Чтение предварительно обработанного корпуса ...............................................79
В заключение ........................................................................................................81
Глава 4. Конвейеры векторизации и преобразования ................................................82
Слова в пространстве ............................................................................................83
Частотные векторы ..........................................................................................85
Прямое кодирование ........................................................................................87
Частота слова — обратная частота документа ..................................................90
Распределенное представление .......................................................................93
Scikit-Learn API ......................................................................................................97
Интерфейс BaseEstimator ..................................................................................97
Расширение TransformerMixin............................................................................99
Конвейеры...........................................................................................................104
Основы конвейеров ........................................................................................105
Поиск по сетке для оптимизации гиперпараметров ........................................106
Усовершенствование извлечения признаков с помощью
объектов FeatureUnion ....................................................................................107
В заключение ......................................................................................................110
Глава 5. Классификация в текстовом анализе .........................................................112
Классификация текста .........................................................................................113
Идентификация задач классификации ............................................................113
Модели классификации ..................................................................................115
Создание приложений классификации текста ......................................................117
Перекрестная проверка ..................................................................................118
Конструирование модели ...............................................................................122
Оценка модели ...............................................................................................124
Эксплуатация модели .....................................................................................128
В заключение ......................................................................................................129
Глава 6. Кластеризация для выявления сходств в тексте.........................................130
Обучение на текстовых данных без учителя ........................................................131
Кластеризация документов по сходству ...............................................................132
Метрики расстояния .......................................................................................133
Партитивная кластеризация ...........................................................................136
Иерархическая кластеризация ........................................................................142
Моделирование тематики документов .................................................................146
Латентное размещение Дирихле ....................................................................146
Латентно-семантический анализ ....................................................................155
Неотрицательное матричное разложение .......................................................157
В заключение ......................................................................................................159
Глава 7. Контекстно-зависимый анализ текста .......................................................161
Извлечение признаков на основе грамматики......................................................162
Контекстно-свободные грамматики ................................................................163
Синтаксические парсеры ................................................................................163
Извлечение ключевых фраз ...........................................................................165
Извлечение сущностей ...................................................................................168
Извлечение признаков на основе n-грамм ...........................................................169
Чтение корпуса с поддержкой n-грамм ...........................................................171
Выбор размера n-грамм ..................................................................................173
Значимые словосочетания ..............................................................................174
Модели языка n-грамм .........................................................................................177
Частота и условная частота ............................................................................178
Оценка максимальной вероятности ................................................................181
Неизвестные слова: возвраты и сглаживание .................................................184
Генерация языка ............................................................................................186
В заключение ......................................................................................................188
Глава 8. Визуализация текста ..................................................................................190
Визуализация пространства признаков ................................................................191
Визуальный анализ признаков........................................................................191
Управление конструированием признаков ......................................................202
Диагностика моделей ..........................................................................................210
Визуализация кластеров .................................................................................211
Визуализация классов ....................................................................................213
Диагностика ошибок классификации ..............................................................214
Визуальная настройка .........................................................................................218
Оценка силуэта и локтевые кривые ................................................................219
В заключение ......................................................................................................222
Глава 9. Графовые методы анализа текста ..............................................................223
Вычисление и анализ графов ..............................................................................225
Создание тезауруса на основе графа ..............................................................225
Анализ структуры графа .................................................................................227
Визуальный анализ графов ............................................................................228
Извлечение графов из текста ..............................................................................229
Создание социального графа .........................................................................230
Исследование социального графа ..................................................................233
Разрешение сущностей ........................................................................................241
Разрешение сущностей в графе ......................................................................242
Блокирование по структуре ............................................................................244
Нечеткое блокирование .................................................................................244
В заключение ......................................................................................................247
Глава 10. Чат-боты .................................................................................................249
Основы диалогового взаимодействия ..................................................................250
Диалог: непродолжительный обмен ...............................................................253
Управление диалогом .....................................................................................256
Правила вежливой беседы ..................................................................................258
Приветствие и прощание ................................................................................259
Обработка ошибок при общении ....................................................................264
Занимательные вопросы ......................................................................................267
Анализ зависимостей......................................................................................268
Анализ составляющих ....................................................................................269
Выявление вопроса ........................................................................................272
От столовых ложек к граммам ........................................................................274
Обучение для рекомендаций ...............................................................................279
Соседство .......................................................................................................281
Предложение рекомендаций ..........................................................................284
В заключение ......................................................................................................286
Глава 11. Масштабирование анализа текста ...........................................................288
Модуль multiprocessing ........................................................................................289
Запуск параллельных задач ...........................................................................292
Пулы процессов и очереди .............................................................................297
Параллельная обработка корпуса ...................................................................299
Кластерные вычисления с использованием Spark ................................................301
Устройство заданий в Spark ............................................................................302
Распределение корпуса ..................................................................................304
Операции RDD ...............................................................................................306
Обработка естественного языка в Spark .........................................................308
В заключение ......................................................................................................321
Глава 12. Глубокое обучение и не только ...............................................................323
Прикладные нейронные сети ...............................................................................324
Нейронные модели языка ....................................................................................324
Искусственные нейронные сети ......................................................................325
Архитектуры глубокого обучения ...................................................................331
Анализ эмоциональной окраски ...........................................................................336
Глубокий анализ структуры ............................................................................338
Будущее (почти) наступило .................................................................................343
Глоссарий ...............................................................................................................345
Об авторах ..........................................................................................................362
Выходные данные .............................................................................................364
Сложности компьютерной обработки естественного языка ....................................12
Лингвистические данные: лексемы и слова ......................................................12
Внедрение машинного обучения ......................................................................14
Инструменты для анализа текста ...........................................................................15
О чем рассказывается в этой книге .......................................................................16
Кому адресована эта книга ....................................................................................17
Примеры кода и репозиторий на GitHub ................................................................18
Типографские соглашения .....................................................................................19
Использование программного кода примеров ........................................................19
От издательства ....................................................................................................20
Благодарности .......................................................................................................20
Глава 1. Естественные языки и вычисления ..............................................................22
Парадигма Data Science .........................................................................................23
Приложения данных, основанные на анализе естественного языка .......................25
Конвейер приложения данных..........................................................................27
Тройка выбора модели .....................................................................................29
Язык как данные ...................................................................................................31
Компьютерная модель языка ............................................................................31
Лингвистические признаки ...............................................................................33
Контекстные признаки .....................................................................................36
Структурные признаки .....................................................................................38
В заключение ........................................................................................................41
Глава 2. Создание собственного корпуса ...................................................................42
Что такое корпус?..................................................................................................43
Предметные корпусы ........................................................................................43
Движок сбора данных Baleen ............................................................................44
Управление корпусом данных ................................................................................46
Структура корпуса на диске .............................................................................48
Объекты чтения корпусов ......................................................................................51
Потоковый доступ к данным с помощью NLTK ..................................................53
Чтение корпуса HTML .......................................................................................56
Чтение корпуса из базы данных .......................................................................60
В заключение ........................................................................................................62
Глава 3. Предварительная обработка и преобразование корпуса ..............................63
Разбивка документов .............................................................................................64
Выявление и извлечение основного контента ..................................................65
Разделение документов на абзацы ...................................................................66
Сегментация: выделение предложений ............................................................68
Лексемизация: выделение лексем ....................................................................70
Маркировка частями речи ................................................................................71
Промежуточный анализ корпуса .......................................................................73
Трансформация корпуса ........................................................................................74
Чтение предварительно обработанного корпуса ...............................................79
В заключение ........................................................................................................81
Глава 4. Конвейеры векторизации и преобразования ................................................82
Слова в пространстве ............................................................................................83
Частотные векторы ..........................................................................................85
Прямое кодирование ........................................................................................87
Частота слова — обратная частота документа ..................................................90
Распределенное представление .......................................................................93
Scikit-Learn API ......................................................................................................97
Интерфейс BaseEstimator ..................................................................................97
Расширение TransformerMixin............................................................................99
Конвейеры...........................................................................................................104
Основы конвейеров ........................................................................................105
Поиск по сетке для оптимизации гиперпараметров ........................................106
Усовершенствование извлечения признаков с помощью
объектов FeatureUnion ....................................................................................107
В заключение ......................................................................................................110
Глава 5. Классификация в текстовом анализе .........................................................112
Классификация текста .........................................................................................113
Идентификация задач классификации ............................................................113
Модели классификации ..................................................................................115
Создание приложений классификации текста ......................................................117
Перекрестная проверка ..................................................................................118
Конструирование модели ...............................................................................122
Оценка модели ...............................................................................................124
Эксплуатация модели .....................................................................................128
В заключение ......................................................................................................129
Глава 6. Кластеризация для выявления сходств в тексте.........................................130
Обучение на текстовых данных без учителя ........................................................131
Кластеризация документов по сходству ...............................................................132
Метрики расстояния .......................................................................................133
Партитивная кластеризация ...........................................................................136
Иерархическая кластеризация ........................................................................142
Моделирование тематики документов .................................................................146
Латентное размещение Дирихле ....................................................................146
Латентно-семантический анализ ....................................................................155
Неотрицательное матричное разложение .......................................................157
В заключение ......................................................................................................159
Глава 7. Контекстно-зависимый анализ текста .......................................................161
Извлечение признаков на основе грамматики......................................................162
Контекстно-свободные грамматики ................................................................163
Синтаксические парсеры ................................................................................163
Извлечение ключевых фраз ...........................................................................165
Извлечение сущностей ...................................................................................168
Извлечение признаков на основе n-грамм ...........................................................169
Чтение корпуса с поддержкой n-грамм ...........................................................171
Выбор размера n-грамм ..................................................................................173
Значимые словосочетания ..............................................................................174
Модели языка n-грамм .........................................................................................177
Частота и условная частота ............................................................................178
Оценка максимальной вероятности ................................................................181
Неизвестные слова: возвраты и сглаживание .................................................184
Генерация языка ............................................................................................186
В заключение ......................................................................................................188
Глава 8. Визуализация текста ..................................................................................190
Визуализация пространства признаков ................................................................191
Визуальный анализ признаков........................................................................191
Управление конструированием признаков ......................................................202
Диагностика моделей ..........................................................................................210
Визуализация кластеров .................................................................................211
Визуализация классов ....................................................................................213
Диагностика ошибок классификации ..............................................................214
Визуальная настройка .........................................................................................218
Оценка силуэта и локтевые кривые ................................................................219
В заключение ......................................................................................................222
Глава 9. Графовые методы анализа текста ..............................................................223
Вычисление и анализ графов ..............................................................................225
Создание тезауруса на основе графа ..............................................................225
Анализ структуры графа .................................................................................227
Визуальный анализ графов ............................................................................228
Извлечение графов из текста ..............................................................................229
Создание социального графа .........................................................................230
Исследование социального графа ..................................................................233
Разрешение сущностей ........................................................................................241
Разрешение сущностей в графе ......................................................................242
Блокирование по структуре ............................................................................244
Нечеткое блокирование .................................................................................244
В заключение ......................................................................................................247
Глава 10. Чат-боты .................................................................................................249
Основы диалогового взаимодействия ..................................................................250
Диалог: непродолжительный обмен ...............................................................253
Управление диалогом .....................................................................................256
Правила вежливой беседы ..................................................................................258
Приветствие и прощание ................................................................................259
Обработка ошибок при общении ....................................................................264
Занимательные вопросы ......................................................................................267
Анализ зависимостей......................................................................................268
Анализ составляющих ....................................................................................269
Выявление вопроса ........................................................................................272
От столовых ложек к граммам ........................................................................274
Обучение для рекомендаций ...............................................................................279
Соседство .......................................................................................................281
Предложение рекомендаций ..........................................................................284
В заключение ......................................................................................................286
Глава 11. Масштабирование анализа текста ...........................................................288
Модуль multiprocessing ........................................................................................289
Запуск параллельных задач ...........................................................................292
Пулы процессов и очереди .............................................................................297
Параллельная обработка корпуса ...................................................................299
Кластерные вычисления с использованием Spark ................................................301
Устройство заданий в Spark ............................................................................302
Распределение корпуса ..................................................................................304
Операции RDD ...............................................................................................306
Обработка естественного языка в Spark .........................................................308
В заключение ......................................................................................................321
Глава 12. Глубокое обучение и не только ...............................................................323
Прикладные нейронные сети ...............................................................................324
Нейронные модели языка ....................................................................................324
Искусственные нейронные сети ......................................................................325
Архитектуры глубокого обучения ...................................................................331
Анализ эмоциональной окраски ...........................................................................336
Глубокий анализ структуры ............................................................................338
Будущее (почти) наступило .................................................................................343
Глоссарий ...............................................................................................................345
Об авторах ..........................................................................................................362
Выходные данные .............................................................................................364
Название: Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки
Автор: Бенгфорт Бенджамин, Билбро Ребекка, Охеда Тони
Год: 2019
Жанр: программирование
Серия: Бестселлеры O`Reilly
Издательство: Питер
Язык: Русский
Формат: pdf
Качество: eBook
Страниц: 368
Размер: 10 MB
Скачать Бенгфорт Бенджамин, Билбро Ребекка, Охеда Тони - Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки (2019)
Теги: программирование книги Прикладной анализ текстовых данных на Python Машинное обучение и создание приложений обработки
Другие новости по теме:
- Джоши П. - Искусственный интеллект с примерами на Python (2019)
- Шакла Нишант - Машинное обучение и TensorFlow (2019)
- Шолле Ф. - Глубокое обучение на Python (2018)
- Рашка С. - Python и машинное обучение (2017)
- Андреас Мюллер, Сара Гвидо - Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными (2017)
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.