对于希望获得竞争优势的企业来说，将文本转化为有价值的信息是必不可少的。随着自然语言处理(NLP)最近的改进，用户现在有许多解决复杂挑战的选择。但是，并不总是清楚哪些NLP工具或库能够满足企业的需求，或者应该使用哪些技术以及使用的顺序。

这本实用的书为数据科学家和开发人员提供了在文本分析和自然语言处理的常见任务的最佳实践解决方案的蓝图。作者Jens Albrecht、Sidharth Ramachandran和Christian Winkler提供了真实世界的案例研究和详细的Python代码示例，以帮助您快速入门。

• 从API和网页中提取数据
• 为统计分析和机器学习准备文本数据
• 使用机器学习进行分类、主题建模和总结
• 解释人工智能模型和分类结果
• 探索并可视化单词嵌入的语义相似性
• 在产品评论中识别客户情绪
• 基于命名实体及其关系创建知识图