Python 3 Text Processing with NLTK 3 Cookbook
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Python 3 Text Processing with NLTK 3 Cookbook
This cookbook provides simple, straightforward examples so you can quickly learn text processing with Python and NLTK.
Python 3 Text Processing with NLTK 3 Cookbook
Articolo #: 39123153

Python 3 Text Processing with NLTK 3 Cookbook

Articolo #: 39123153

€ 56

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Dettagli del prodotto

Ubuy San Marino KW offers the illustrated edition of Python 3 Text Processing with NLTK 3 Cookbook. Enhance your text processing skills with this comprehensive guide. Shop now and master NLTK 3!
  • Over 80 practical recipes on natural language processing techniques using Python's NLTK 3.0
  • Break text down into its component parts for spelling correction, feature extraction, and phrase transformation
  • Learn how to do custom sentiment analysis and named entity recognition
  • Tokenize text into sentences, and sentences into words
  • Apply spelling correction and word replacement
  • Access the built-in text corpora and create your own custom corpus
Publisher Packt Publishing
Publication date August 26, 2014
Edition 2nd ed.
Language English
Print length 310 pages
ISBN-10 1782167854
ISBN-13 978-1782167853
Item Weight 1.15 pounds (520 grams)
Dimensions 7.5 x 0.69 x 9.25 inches (19.1 x 1.8 x 23.5 cm)

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Python 3 Text Processing with NLTK 3 Cookbook

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Natural Language Processing Editorial Review

Python 3 Text Processing with NLTK 3 Cookbook Illustrated Edition is a textbook for beginners who want to learn about NLTK. The book provides solutions, but they are not effective or thorough. Some red URLs or package mentioned in the book are outdated and not useful. The author is also unresponsive to readers' queries, which negatively impacted reader experience. Compared to the free "Natural Language Processing with Python" (2009), this book offers poor communication, content, and utility.

Recensioni e valutazioni dei clienti

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Vantaggi

  • Provides an introduction for those new to NLTK

Contro

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Caratteristiche e benefici

  • Break text down into its component parts for spelling correction, feature extraction, and phrase transformation
  • Do custom sentiment analysis and named entity recognition
  • Create your own custom corpus and access the built-in text corpora
  • Perform text classification with a focus on sentiment analysis
  • Try a few methods for distributed text processing
  • Learn text processing with Python and NLTK

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