Livre Traitement du langage naturel en Java

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L'application de diverses techniques pratiques pour organiser et extraire des informations textuelles utiles à partir de données non structurées à l'aide du langage de programmation Java. Le traitement du langage naturel (NLP) est un domaine important du développement de logiciels d'application et, compte tenu des défis informatiques d'aujourd'hui, ne fera que gagner en importance à l'avenir. augmenter. Il existe déjà une demande croissante pour des applications fonctionnant avec des langages naturels basés sur des techniques de PNL. Utilisation de Java pour le traitement du langage naturel explique comment effectuer un traitement de texte automatique à l'aide de techniques telles que la recherche en texte intégral, la reconnaissance de nom propre, le regroupement, l'extraction d'informations et l'annotation. Les concepts de traitement du langage naturel sont présentés de telle manière que même les lecteurs sans connaissance de la technologie et des techniques d'analyse statistique peuvent les comprendre. Si vous programmez en Java et souhaitez connaître les solutions aux problèmes élémentaires qui constituent la base du traitement du langage naturel, alors ce livre est fait pour vous. Vous apprendrez à sélectionner et à appliquer pratiquement des techniques de base de traitement du langage naturel pour effectuer de nombreuses tâches élémentaires, ainsi qu'à les intégrer dans des applications du monde réel qui résolvent des problèmes plus complexes et plus complexes. Le lecteur doit avoir une certaine expérience dans le développement de programmes en Java. Ce livre vous aidera à : comprendre en profondeur l'essence des tâches principales du traitement du langage naturel et leurs relations entre elles, étudier et utiliser pratiquement les mécanismes de tokenisation disponibles, mettre en œuvre des techniques pour déterminer les limites des phrases, maîtriser l'utilisation de techniques spéciales pour rechercher des noms. de personnes et d'autres objets nommés dans un document, mettre en œuvre des solutions pour déterminer le balisage morphologique des applications, apprendre à utiliser des analyseurs pour déterminer les relations entre les éléments du document, combiner des tâches élémentaires en une chaîne efficace capable de résoudre des problèmes de langage naturel plus complexes et volumineux traitement.

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