. The author explains how Spark NLP can be used to analyze text data in real time and how deep learning algorithms can be applied to extract insights from large datasets in a way that was previously impossible. The book covers the entire lifecycle of an NLP project from exploratory data analysis to model selection, training, deployment and maintenance. It also includes practical case studies on building an effective NLP system for real-world applications such as sentiment analysis, spam detection, named entity recognition and text classification. The need to understand and develop a personal paradigm for the development of modern knowledge is crucial for the survival of humanity and the unification of people in a warring state. The rapid evolution of technology has made it essential to adapt our approach to studying new technologies, words, and understanding technological terms in a simplified and accessible format. Natural Language Processing with Spark NLP: Learning to Understand Text at Scale is a practical guide for software engineers and data scientists who want to build enterprise-quality applications that use natural language text. The book's author, Alex Thomas, principal data scientist at Wisecube, demonstrates how to use deep learning and the Apache Spark NLP library to analyze text data in real time and extract insights from large datasets. The book covers the entire lifecycle of an NLP project, from exploratory data analysis to model selection, training, deployment, and maintenance, and includes practical case studies on building an effective NLP system for real-world applications such as sentiment analysis, spam detection, named entity recognition, and text classification. The book begins by explaining why NLP is important and how it can be used in various industries, highlighting its potential to revolutionize the way we interact with machines. It then delves into the basics of NLP, providing a comprehensive overview of the field's key concepts, including tokenization, stemming, lemmatization, and parsing.

.Автор объясняет, как Spark NLP можно использовать для анализа текстовых данных в реальном времени и как алгоритмы глубокого обучения можно применять для извлечения информации из больших наборов данных способом, который ранее был невозможен. Книга охватывает весь жизненный цикл проекта NLP от исследовательского анализа данных до выбора модели, обучения, развертывания и обслуживания. Он также включает практические примеры создания эффективной системы NLP для таких реальных приложений, как анализ настроений, обнаружение спама, распознавание именованных сущностей и классификация текста. Необходимость понимания и развития личностной парадигмы развития современных знаний имеет решающее значение для выживания человечества и объединения людей в воюющем государстве. Быстрое развитие технологий сделало необходимым адаптировать наш подход к изучению новых технологий, слов и пониманию технологических терминов в упрощенном и доступном формате. Natural Language Processing with Spark NLP: arning to Understand Text at Scale - практическое руководство для инженеров-программистов и специалистов по обработке данных, которые хотят создавать приложения корпоративного качества, использующие текст на естественном языке. Автор книги Алекс Томас, главный специалист по данным в Wisecube, демонстрирует, как использовать глубокое обучение и библиотеку Apache Spark NLP для анализа текстовых данных в режиме реального времени и извлечения информации из больших наборов данных. Книга охватывает весь жизненный цикл проекта NLP, от исследовательского анализа данных до выбора модели, обучения, развертывания и обслуживания, и включает практические примеры создания эффективной системы NLP для реальных приложений, таких как анализ настроений, обнаружение спама, распознавание именованных сущностей и классификация текста. Книга начинается с объяснения, почему НЛП важен и как его можно использовать в различных отраслях, подчеркивая его потенциал революционизировать то, как мы взаимодействуем с машинами. Затем он углубляется в основы NLP, предоставляя всесторонний обзор ключевых концепций поля, включая токенизацию, стемминг, лемматизацию и парсинг.

.Autor explique comment Spark NLP peut être utilisé pour analyser des données textuelles en temps réel et comment les algorithmes d'apprentissage profond peuvent être appliqués pour extraire des informations à partir de grands ensembles de données d'une manière qui n'était pas possible auparavant. livre couvre tout le cycle de vie du projet de PNL, de l'analyse des données exploratoires au choix du modèle, à la formation, au déploiement et à la maintenance. Il comprend également des exemples pratiques de la création d'un système NLP efficace pour des applications réelles telles que l'analyse des humeurs, la détection des spams, la reconnaissance des entités nommées et la classification du texte. La nécessité de comprendre et de développer le paradigme personnel du développement des connaissances modernes est essentielle à la survie de l'humanité et à l'unification des êtres humains dans un État en guerre. L'évolution rapide de la technologie a rendu nécessaire d'adapter notre approche à l'apprentissage des nouvelles technologies, des mots et de la compréhension des termes technologiques dans un format simplifié et accessible. Natural Language Processing with Spark NLP : arning to Understand Text at Scale est un guide pratique pour les ingénieurs programmeurs et les professionnels du traitement des données qui veulent créer des applications de qualité d'entreprise utilisant du texte en langage naturel. L'auteur du livre, Alex Thomas, spécialiste en données chez Wisecube, montre comment utiliser l'apprentissage profond et la bibliothèque NLP Apache Spark pour analyser les données textuelles en temps réel et extraire des informations à partir de grands ensembles de données. livre couvre tout le cycle de vie du projet de PNL, de l'analyse des données exploratoires à la sélection du modèle, à la formation, au déploiement et à la maintenance, et comprend des exemples pratiques de la création d'un système de PNL efficace pour les applications réelles telles que l'analyse des humeurs, la détection des spams, la reconnaissance des entités nommées et la classification du texte. livre commence par expliquer pourquoi la PNL est importante et comment elle peut être utilisée dans différentes industries, soulignant son potentiel à révolutionner la façon dont nous interagissons avec les machines. Il s'oriente ensuite vers les bases de NLP, offrant un aperçu complet des concepts clés du domaine, y compris la tokenisation, le stemming, la lemmatisation et le parsing.

Avtor explica cómo se puede utilizar Spark NLP para analizar datos de texto en tiempo real y cómo se pueden aplicar algoritmos de aprendizaje profundo para extraer información de grandes conjuntos de datos de una manera que antes no era posible. libro cubre todo el ciclo de vida del proyecto NLP, desde el análisis de datos de investigación hasta la selección del modelo, la capacitación, la implementación y el mantenimiento. También incluye ejemplos prácticos de la creación de un sistema NLP eficiente para aplicaciones reales como análisis de estado de ánimo, detección de spam, reconocimiento de entidades con nombre y clasificación de texto. La necesidad de comprender y desarrollar el paradigma personal del desarrollo del conocimiento moderno es crucial para la supervivencia de la humanidad y la unión de las personas en un Estado en guerra. rápido desarrollo de la tecnología ha hecho necesario adaptar nuestro enfoque al estudio de las nuevas tecnologías, las palabras y la comprensión de los términos tecnológicos en un formato simplificado y accesible. Natural Language Processing with Spark NLP: arning to Understand Text at Scale es una guía práctica para ingenieros de software y profesionales del procesamiento de datos que desean crear aplicaciones de calidad corporativa que utilicen texto en lenguaje natural. autor del libro, Alex Thomas, principal especialista en datos de Wisecube, demuestra cómo utilizar el aprendizaje profundo y la biblioteca Apache Spark NLP para analizar datos de texto en tiempo real y extraer información de grandes conjuntos de datos. libro cubre todo el ciclo de vida del proyecto NLP, desde el análisis de datos de investigación hasta la selección del modelo, el aprendizaje, la implementación y el mantenimiento, e incluye ejemplos prácticos de la creación de un sistema NLP eficaz para aplicaciones reales como el análisis de estado de ánimo, la detección de spam, el reconocimiento de entidades con nombre y la clasificación de texto. libro comienza explicando por qué el PNL es importante y cómo puede ser utilizado en varias industrias, destacando su potencial para revolucionar la forma en que interactuamos con las máquinas. A continuación, se profundiza en los fundamentos del NLP, proporcionando una visión completa de los conceptos clave del campo, incluyendo la tokenización, el estemming, la lemmatización y el parsing.

.Avitor explica como o Spark NLP pode ser usado para analisar dados de texto em tempo real e como algoritmos de aprendizagem profunda podem ser aplicados para extrair informações de grandes conjuntos de dados de uma forma que antes não era possível. O livro abrange todo o ciclo de vida do projeto NLP, desde a análise de dados até a escolha de modelo, treinamento, implantação e manutenção. Também inclui exemplos práticos de criação de NLP eficiente para aplicações reais como análise de sentimento, detecção de spam, reconhecimento de entidades nomeadas e classificação de texto. A necessidade de compreender e desenvolver um paradigma pessoal para o desenvolvimento do conhecimento moderno é essencial para a sobrevivência da humanidade e para a união das pessoas num Estado em guerra. O rápido desenvolvimento da tecnologia tornou necessário adaptar nossa abordagem ao estudo de novas tecnologias, palavras e compreensão de termos tecnológicos em um formato simplificado e acessível. Natural Language Processing with Spark NLP: arning to Understand Text at Scale é um manual prático para engenheiros de software e especialistas em processamento de dados que desejam criar aplicações de qualidade corporativa que utilizem o texto em linguagem natural. O autor Alex Thomas, principal especialista em dados da Wisecube, demonstra como usar o aprendizado profundo e a biblioteca Apache Spark NLP para analisar dados de texto em tempo real e extrair informações de grandes conjuntos de dados. O livro abrange todo o ciclo de vida do projeto NLP, da análise de dados à escolha de modelo, treinamento, implantação e manutenção, e inclui exemplos práticos de criação de NLP eficaz para aplicações reais, como análise de sentimento, detecção de spam, reconhecimento de entidades nomeadas e classificação de texto. O livro começa explicando por que o PNL é importante e como pode ser usado em vários setores, enfatizando seu potencial de revolucionar a forma como interagimos com as máquinas. Em seguida, ele se aprofundará na base do NLP, fornecendo uma visão completa dos conceitos essenciais do campo, incluindo tocenização, stemming, lemmatização e parsing.

.Avitore spiega come Spark NLP può essere utilizzato per analizzare i dati testuali in tempo reale e come gli algoritmi di apprendimento approfondito possono essere utilizzati per estrarre informazioni da grandi set di dati in un modo che prima non era possibile. Il libro comprende l'intero ciclo di vita del progetto NLP, dall'analisi dei dati alla scelta del modello, alla formazione, all'implementazione e alla manutenzione. Include anche esempi pratici di creazione di un sistema NLP efficiente per applicazioni reali come l'analisi degli stati d'animo, il rilevamento dello spam, il riconoscimento delle entità denominate e la classificazione del testo. La necessità di comprendere e sviluppare il paradigma personale dello sviluppo delle conoscenze moderne è fondamentale per la sopravvivenza dell'umanità e per unire le persone in uno stato in guerra. Il rapido sviluppo della tecnologia ha reso necessario adattare il nostro approccio allo studio delle nuove tecnologie, delle nuove parole e della comprensione dei termini tecnologici in un formato semplificato e accessibile. Naturale Language Processing with Spark NLP: arning to Understand Text at Scale è una guida pratica per gli ingegneri di programmazione e gli esperti di elaborazione dei dati che desiderano creare applicazioni di qualità aziendale che utilizzano il testo in linguaggio naturale. L'autore del libro, Alex Thomas, specialista in dati di Wisecube, dimostra come utilizzare l'apprendimento approfondito e la libreria Apache Spark NLP per analizzare i dati testuali in tempo reale e estrarre informazioni da grandi set di dati. Il libro comprende l'intero ciclo di vita del progetto NLP, dall'analisi dei dati alla scelta del modello, all'apprendimento, all'implementazione e alla manutenzione, e include esempi pratici di creazione di un sistema NLP efficiente per le applicazioni reali, come l'analisi dell'umore, il rilevamento dello spam, il riconoscimento delle entità denominate e la classificazione del testo. Il libro inizia spiegando perché l'NDL è importante e come può essere utilizzato in diversi settori, sottolineando il suo potenziale di rivoluzionare il modo in cui interagiamo con le macchine. Viene poi approfondito nelle basi di NLP, fornendo una panoramica completa dei concetti chiave del campo, tra cui tornizzazione, stemming, lemmatizzazione e parsing.

.Der Autor erklärt, wie Spark NLP zur Analyse von Textdaten in Echtzeit eingesetzt werden kann und wie Deep-arning-Algorithmen eingesetzt werden können, um Informationen aus großen Datensätzen auf bisher nicht mögliche Weise zu extrahieren. Das Buch deckt den gesamten benszyklus eines NLP-Projekts von der explorativen Datenanalyse über die Modellauswahl, Schulung, Bereitstellung und Wartung ab. Es enthält auch praktische Beispiele für den Aufbau eines effektiven NLP-Systems für reale Anwendungen wie Stimmungsanalyse, Spam-Erkennung, Erkennung benannter Entitäten und Textklassifizierung. Die Notwendigkeit, das persönliche Paradigma der Entwicklung des modernen Wissens zu verstehen und zu entwickeln, ist entscheidend für das Überleben der Menschheit und die Vereinigung der Menschen in einem kriegführenden Staat. Die rasante Entwicklung der Technologie hat es notwendig gemacht, unseren Ansatz anzupassen, um neue Technologien, Wörter und das Verständnis von Technologiebegriffen in einem vereinfachten und zugänglichen Format zu lernen. Natural Language Processing with Spark NLP: arning to Understand Text at Scale ist ein praktischer itfaden für Softwareingenieure und Datenwissenschaftler, die Anwendungen in Unternehmensqualität erstellen möchten, die Text in natürlicher Sprache verwenden. Buchautor Alex Thomas, Chief Data Officer bei Wisecube, zeigt, wie man Deep arning und die Apache Spark NLP-Bibliothek nutzt, um Textdaten in Echtzeit zu analysieren und Informationen aus großen Datensätzen zu extrahieren. Das Buch deckt den gesamten benszyklus eines NLP-Projekts ab, von der explorativen Datenanalyse bis zur Modellauswahl, Schulung, Bereitstellung und Wartung, und enthält praktische Beispiele für den Aufbau eines effektiven NLP-Systems für reale Anwendungen wie Sentimentanalyse, Spam-Erkennung, Erkennung benannter Entitäten und Textklassifizierung. Das Buch beginnt mit einer Erklärung, warum NLP wichtig ist und wie es in verschiedenen Branchen eingesetzt werden kann, und unterstreicht sein Potenzial, die Art und Weise, wie wir mit Maschinen interagieren, zu revolutionieren. Es geht dann tiefer in die Grundlagen des NLP und bietet einen umfassenden Überblick über die wichtigsten Konzepte des Feldes, einschließlich Tokenisierung, Stemming, mmatisierung und Parsing.

Autor wyjaśnia, w jaki sposób Spark NLP może być używany do analizy danych tekstowych w czasie rzeczywistym i jak głębokie algorytmy uczenia się mogą być używane do wyodrębniania informacji z dużych zbiorów danych w sposób, który wcześniej był niemożliwy. Książka obejmuje cały cykl życia projektu NLP od analizy danych rozpoznawczych po dobór modeli, szkolenia, wdrażanie i konserwację. Zawiera również praktyczne przykłady stworzenia skutecznego systemu NLP dla aplikacji rzeczywistych, takich jak analiza nastrojów, wykrywanie spamu, rozpoznawanie podmiotów i klasyfikacja tekstu. Potrzeba zrozumienia i opracowania osobistego paradygmatu rozwoju nowoczesnej wiedzy ma kluczowe znaczenie dla przetrwania ludzkości i zjednoczenia ludzi w stanie wojennym. Szybki rozwój technologii spowodował konieczność dostosowania naszego podejścia do uczenia się nowych technologii, słów i zrozumienia pojęć technologicznych w uproszczonym i dostępnym formacie. Natural Language Processing with Spark NLP: arning to Understand Text in Scale to praktyczny przewodnik dla inżynierów oprogramowania i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą tworzyć aplikacje wysokiej jakości wykorzystujące tekst języka naturalnego. Autor książki Alex Thomas, główny badacz danych w Wisecube, pokazuje, jak korzystać z głębokiego uczenia się i biblioteki Apache Spark NLP do analizy danych tekstowych w czasie rzeczywistym i wyodrębnienia informacji z dużych zbiorów danych. Książka obejmuje cały cykl życia projektu NLP, od analizy danych rozpoznawczych po dobór modeli, szkolenia, wdrażanie i konserwację oraz zawiera praktyczne przykłady stworzenia skutecznego systemu NLP dla aplikacji w świecie rzeczywistym, takich jak analiza sentymentów, wykrywanie spamu, rozpoznawanie podmiotów i klasyfikacja tekstu. Książka zaczyna się od wyjaśnienia, dlaczego NLP jest ważny i jak może być używany w różnych branżach, podkreślając jego potencjał do zrewolucjonizowania sposobu interakcji z maszynami. Następnie zagłębia się w podstawy NLP, zapewniając kompleksowy przegląd kluczowych koncepcji polowych, w tym tokenizacji, łodygi, lematyzacji i parsowania.

המחבר מסביר כיצד Spark NLP יכול לשמש לניתוח נתוני טקסט בזמן אמת וכיצד אלגוריתמי למידה עמוקה יכולים לשמש כדי לחלץ מידע ממערכות מידע גדולות באופן שהיה בלתי אפשרי בעבר. הספר מכסה את כל מחזור החיים של פרויקט NLP מניתוח נתונים מחקריים למודל בחירה, אימון, פריסה ותחזוקה. היא כוללת גם דוגמאות מעשיות ליצירת מערכת NLP יעילה ליישומים בעולם האמיתי כגון ניתוח רגש, זיהוי דואר זבל, זיהוי ישות, וסיווג טקסט. הצורך להבין ולפתח פרדיגמה אישית לפיתוח הידע המודרני חיוני להישרדות האנושות ולאיחוד בני האדם במדינה לוחמת. ההתפתחות המהירה של הטכנולוגיה הפכה את זה הכרחי כדי להתאים את הגישה שלנו ללמידת טכנולוגיות חדשות, מילים והבנת מונחים טכנולוגיים בפורמט מפושט ונגיש. Natural Language Processing with Spark NLP: arning to Comment Text at Scale הוא מדריך מעשי למהנדסי תוכנה ומדעני נתונים המעוניינים ליצור יישומים בעלי איכות אנרגטית המשתמשים בטקסט בשפה טבעית. מחבר הספרים אלכס תומאס, מדען נתונים ראשי בחברת ויסקיוב, מדגים כיצד להשתמש בלמידה עמוקה ובספריית Apache Spark NLP כדי לנתח את נתוני הטקסט בזמן אמת ולשלוף מידע מנתונים גדולים. הספר מכסה את כל מחזור החיים של פרויקט NLP, מניתוח נתונים מחקריים לבחירת מודל, אימון, פריסה ותחזוקה, וכולל דוגמאות מעשיות ליצירת מערכת NLP יעילה ליישומים בעולם האמיתי כגון ניתוח רגש, זיהוי ספאם, זיהוי ישות, וסיווג טקסט. הספר מתחיל בהסבר מדוע NLP חשובה וכיצד ניתן להשתמש בה ברחבי התעשיות, תוך הדגשת הפוטנציאל שלה לחולל מהפכה לאחר מכן היא מתעמקת ביסודות NLP, ומספקת סקירה מקיפה של מושגי שדה מפתח הכוללים טוקניזציה, נטישה, למטיזציה וניתוח.''

Yazar, Spark NLP'nin metin verilerini gerçek zamanlı olarak analiz etmek için nasıl kullanılabileceğini ve daha önce imkansız olan bir şekilde büyük veri kümelerinden bilgi çıkarmak için derin öğrenme algoritmalarının nasıl kullanılabileceğini açıklıyor. Kitap, bir NLP projesinin keşif veri analizinden model seçimi, eğitim, dağıtım ve bakıma kadar tüm yaşam döngüsünü kapsar. Ayrıca, duygu analizi, spam algılama, adlandırılmış varlık tanıma ve metin sınıflandırma gibi gerçek dünya uygulamaları için etkili bir NLP sistemi oluşturmanın pratik örneklerini de içerir. Modern bilginin gelişimi için kişisel bir paradigmayı anlama ve geliştirme ihtiyacı, insanlığın hayatta kalması ve insanların savaşan bir durumda birleşmesi için çok önemlidir. Teknolojinin hızlı gelişimi, yeni teknolojileri, kelimeleri öğrenme ve teknolojik terimleri basitleştirilmiş ve erişilebilir bir biçimde anlama yaklaşımımızı uyarlamayı gerekli kılmıştır. Spark NLP ile Doğal Dil İşleme: Ölçekte Metni Anlamayı Öğrenmek, doğal dil metnini kullanan kurumsal kalitede uygulamalar oluşturmak isteyen yazılım mühendisleri ve veri bilimcileri için pratik bir kılavuzdur. Kitap yazarı Wisecube'deki baş veri bilimcisi Alex Thomas, metin verilerini gerçek zamanlı olarak analiz etmek ve büyük veri kümelerinden bilgi çıkarmak için derin öğrenmenin ve Apache Spark NLP kütüphanesinin nasıl kullanılacağını gösteriyor. Kitap, keşif veri analizinden model seçimi, eğitim, dağıtım ve bakıma kadar NLP projesinin tüm yaşam döngüsünü kapsar ve duygu analizi, spam tespiti, adlandırılmış varlık tanıma ve metin sınıflandırma gibi gerçek dünya uygulamaları için etkili bir NLP sistemi oluşturmanın pratik örneklerini içerir. Kitap, NLP'nin neden önemli olduğunu ve endüstriler arasında nasıl kullanılabileceğini açıklayarak, makinelerle nasıl etkileşime girdiğimizi devrim yaratma potansiyelini vurgulayarak başlıyor. Daha sonra NLP'nin temellerini inceler ve tokenization, stemming, lemmatization ve ayrıştırma gibi temel alan kavramlarına kapsamlı bir genel bakış sunar.

يشرح المؤلف كيف يمكن استخدام Spark NLP لتحليل البيانات النصية في الوقت الفعلي وكيف يمكن استخدام خوارزميات التعلم العميق لاستخراج المعلومات من مجموعات البيانات الكبيرة بطريقة كانت مستحيلة في السابق. يغطي الكتاب دورة الحياة الكاملة لمشروع NLP من تحليل البيانات الاستكشافية إلى اختيار النماذج والتدريب والنشر والصيانة. كما يتضمن أمثلة عملية لإنشاء نظام NLP فعال لتطبيقات العالم الحقيقي مثل تحليل المشاعر، وكشف البريد العشوائي، والتعرف على الكيان المسمى، وتصنيف النص. إن الحاجة إلى فهم وتطوير نموذج شخصي لتطوير المعرفة الحديثة أمر بالغ الأهمية لبقاء البشرية وتوحيد الناس في دولة متحاربة. لقد جعل التطور السريع للتكنولوجيا من الضروري تكييف نهجنا لتعلم التكنولوجيات والكلمات الجديدة وفهم المصطلحات التكنولوجية في شكل مبسط ويمكن الوصول إليه. معالجة اللغة الطبيعية باستخدام Spark NLP: تعلم فهم النص على نطاق واسع هو دليل عملي لمهندسي البرمجيات وعلماء البيانات الذين يرغبون في إنشاء تطبيقات ذات جودة مؤسسة تستخدم نصوص اللغة الطبيعية. يوضح مؤلف الكتاب أليكس توماس، كبير علماء البيانات في Wisecube، كيفية استخدام التعلم العميق ومكتبة Apache Spark NLP لتحليل البيانات النصية في الوقت الفعلي واستخراج المعلومات من مجموعات البيانات الكبيرة. يغطي الكتاب دورة حياة مشروع NLP بأكملها، من تحليل البيانات الاستكشافية إلى اختيار النماذج والتدريب والنشر والصيانة، ويتضمن أمثلة عملية لإنشاء نظام NLP فعال لتطبيقات العالم الحقيقي مثل تحليل المشاعر وكشف البريد العشوائي والتعرف على الكيان المسمى وتصنيف النص. يبدأ الكتاب بشرح سبب أهمية NLP وكيف يمكن استخدامه عبر الصناعات، وتسليط الضوء على قدرته على إحداث ثورة في كيفية تفاعلنا مع الآلات. ثم يتعمق في أساسيات NLP، ويقدم نظرة عامة شاملة على المفاهيم الميدانية الرئيسية بما في ذلك الترميز، والقمع، والليمماتة، والتحليل.

저자는 Spark NLP를 사용하여 텍스트 데이터를 실시간으로 분석하는 방법과 이전에는 불가능했던 방식으로 큰 데이터 세트에서 정보를 추출하는 데 딥 러닝 알고리즘을 사용할 수있는 방법을 설명합니다. 이 책은 탐색 데이터 분석에서 모델 선택, 교육, 배포 및 유지 보수에 이르기까지 NLP 프로젝트의 전체 수명주기를 다룹니다. 또한 정서 분석, 스팜 탐지, 명명 된 엔티티 인식 및 텍스트 분류와 같은 실제 응용 프로그램을위한 효과적인 NLP 시스템을 만드는 실용적인 예도 포함되어 있습니다. 현대 지식의 발전을위한 개인적인 패러다임을 이해하고 개발할 필요성은 인류의 생존과 전쟁 상태에있는 사람들의 통일에 중요합니다. 기술의 빠른 개발로 인해 새로운 기술, 단어 학습 및 기술 용어 이해에 대한 접근 방식을 단순화되고 접근 가능한 형식으로 조정해야했습니다. Spark NLP를 사용한 자연어 처리: 스케일에서 텍스트를 이해하는 법을 배우는 것은 자연어 텍스트를 사용하는 엔터프라이즈 품질의 응용 프로그램을 만들고자하는 소프트웨어 엔지니어 및 데이터 Wisecube의 수석 데이터 과학자 인 Alex Thomas는 딥 러닝과 Apache Spark NLP 라이브러리를 사용하여 텍스트 데이터를 실시간으로 분석하고 대규모 데이터 세트에서 정보를 추출하는 방법을 보여줍니다. 이 책은 탐색 데이터 분석에서 모델 선택, 교육, 배포 및 유지 보수에 이르기까지 NLP 프로젝트의 전체 수명주기를 다루며 정서 분석, 스팜 탐지, 명명 된 엔터티 인식 및 텍스트 분류. 이 책은 NLP가 중요한 이유와 산업 전반에서 어떻게 사용될 수 있는지 설명하여 기계와의 상호 작용 방식을 혁신 할 수있는 잠재력을 강조합니다. 그런 다음 NLP의 기본 사항을 탐구하여 토큰 화, 줄기, 정리 및 구문 분석을 포함한 주요 필드 개념에 대한 포괄적 인 개요를 제공합니다.

著者は、Spark NLPを使用してテキストデータをリアルタイムで分析する方法と、以前は不可能だった方法で大きなデータセットから情報を抽出するためにディープラーニングアルゴリズムを使用する方法を説明しています。この本は、探索的なデータ分析からモデルの選択、トレーニング、導入、メンテナンスまで、NLPプロジェクトのライフサイクル全体をカバーしています。また、感情分析、スパム検出、名前付きエンティティ認識、テキスト分類など、現実のアプリケーションに効果的なNLPシステムを作成する実例も含まれています。現代の知識の発展のための個人的なパラダイムを理解し、開発する必要性は、人類の生存と戦争状態での人々の統一のために重要です。技術の急速な発展は、我々のアプローチを、新しい技術、言葉、技術的な用語を簡単かつアクセス可能な形式で学ぶことに適応させる必要がありました。Spark NLPによる自然言語処理：Scaleでテキストを理解する学習は、自然言語テキストを使用したエンタープライズ品質のアプリケーションを作成したいソフトウェアエンジニアやデータサイエンティストのための実用的なガイドです。著者のWisecubeのチーフデータサイエンティストであるAlex Thomasは、ディープラーニングとApache Spark NLPライブラリを使用してテキストデータをリアルタイムで分析し、大きなデータセットから情報を抽出する方法を示しています。本書では、探索的なデータ分析からモデルの選択、トレーニング、展開、メンテナンスまで、NLPプロジェクトのライフサイクル全体をカバーしており、感情分析、スパム検出、名前付きエンティティ認識、テキスト分類などの現実世界のアプリケーションに効果的なNLPシステムを作成する実例が含まれています。この本は、なぜNLPが重要であるのか、そしてどのように業界をまたいで使用できるのかを説明することから始まります。その後、NLPの基礎を掘り下げ、トークン化、ステミング、レマチゼーション、解析などの主要なフィールド概念の包括的な概要を提供します。

所有吸血鬼之王超級自然浪漫驚醒系列書1在不久的將來，世界被戰爭，饑餓和疾病肆虐。紐約曾經是一個偉大的城市，坐落在廢墟中，其高聳的摩天大樓現在無非是鋼鐵和混凝土的坍塌殼。剩下的少數人生活在為生存而進行的絕望鬥爭中，而長期統治陰影的吸血鬼則相互爭奪對腐爛世界的統治權。在這種混亂中，一個名叫莉娜（na）的輕女子偶然發現了一個隱藏在紐約公共圖書館地下深處的古老葉子。在這個古老的文本中，第一個吸血鬼的創造之謎，所有吸血鬼國王的國王，以及莉娜自己命運的關鍵。na深入研究了Foliant的奧秘，發現她是吸血鬼女王的轉世，她的覺醒可能是拯救人類的唯一希望。但是，黑暗的力量試圖宣稱她是自己的力量，而莉娜必須通過奸詐的聯盟，殘酷的戰鬥和禁止的愛來確保人類和吸血鬼的生存。