The book covers the basics of NLP, including text preprocessing, tokenization, stemming, lemmatization, parsing, and sentiment analysis, as well as more advanced topics such as topic modeling, named entity recognition, and machine translation. The book begins by introducing the concept of natural language processing and its importance in today's world, highlighting the growing demand for NLP experts in various industries. It then delves into the fundamentals of NLP, explaining how computers can be trained to understand and interpret human language. The authors emphasize the need for a solid understanding of the underlying principles of NLP before diving into the technical aspects of the field. They also provide practical examples and exercises to help readers apply their knowledge and gain hands-on experience with TensorFlow. The book is divided into four parts: Part 1 covers the basics of NLP, including text preprocessing, tokenization, stemming, lemmatization, and parsing. Part 2 explores more advanced topics such as topic modeling, named entity recognition, and machine translation. Part 3 discusses the application of NLP in real-world scenarios, including text classification, sentiment analysis, and information retrieval. Finally, Part 4 provides a comprehensive overview of the TensorFlow library and its capabilities in NLP. Throughout the book, the authors use a combination of theoretical explanations and practical examples to help readers understand the concepts and techniques of NLP.

Книга охватывает основы NLP, включая предварительную обработку текста, токенизацию, стемминг, лемматизацию, парсинг и анализ настроений, а также более продвинутые темы, такие как тематическое моделирование, распознавание именованных сущностей и машинный перевод. Книга начинается с введения понятия обработки естественного языка и его важности в современном мире, подчеркивая растущий спрос на экспертов НЛП в различных отраслях. Затем он углубляется в основы НЛП, объясняя, как компьютеры могут быть обучены понимать и интерпретировать человеческий язык. Авторы подчеркивают необходимость твердого понимания основополагающих принципов НЛП, прежде чем погружаться в технические аспекты области. Они также предоставляют практические примеры и упражнения, чтобы помочь читателям применить свои знания и получить практический опыт работы с TensorFlow. Книга разделена на четыре части: Часть 1 охватывает основы НЛП, включая предварительную обработку текста, токенизацию, стемминг, лемматизацию и парсинг. В части 2 рассматриваются более сложные темы, такие как моделирование тем, распознавание именованных сущностей и машинный перевод. В части 3 обсуждается применение NLP в реальных сценариях, включая классификацию текста, анализ настроений и поиск информации. Наконец, в части 4 представлен всесторонний обзор библиотеки TensorFlow и ее возможностей в NLP. На протяжении всей книги авторы используют комбинацию теоретических объяснений и практических примеров, чтобы помочь читателям понять концепции и методы НЛП.

''