کتاب Machine Learning for Emotion Analysis in Python

کتاب Machine Learning for Emotion Analysis in Python: Build AI-powered tools for analyzing emotion using natural language processing (یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل احساسات در پایتون: ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل احساسات با استفاده از پردازش زبان طبیعی بسازید) از جدیدترین منابع آموزش یادگیری ماشین است که در 4 قسمت به شرح کاربرد یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون خواهد پرداخت.

در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Machine Learning for Emotion Analysis in Python را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.

مقدمه‌ای بر کتاب Machine Learning for Emotion Analysis in Python:

در عصر مدرن، که ارتباطات دیجیتال به بخشی جدایی ناپذیر از زندگی ما تبدیل شده است، درک و تجزیه و تحلیل احساسات بیان شده از طریق متن اهمیت فوق‌العاده‌ای پیدا کرده است. از پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی و بازخورد مشتریان گرفته تا چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی، توانایی رمزگشایی احساسات از زبان نوشتاری به یک مهارت ارزشمند تبدیل شده است.

کتاب Machine Learning for Emotion Analysis in Python دروازه شما برای کاوش در این زمینه جذاب است، و شما را به دانش ضروری و مهارت های عملی برای مهار قدرت پایتون برای باز کردن تابلوی پیچیده احساسات انسانی مجهز می‌کند. چه یک دانشمند داده، یک توسعه‌دهنده، یک محقق، یا صرفاً کسی که مجذوب تلاقی زبان و احساسات شده‌اید، این کتاب راهنمای جامع شما خواهد بود. در سرتاسر کتاب، نظریه‌ها و تکنیک‌های نهفته در پشت احساسات را کشف خواهیم کرد. در قلب کاوش ما پایتون قرار دارد، یک زبان برنامه نویسی همه کاره و قدرتمند که به طور گسترده برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و پردازش زبان طبیعی (NLP) استفاده می‌شود.

در کتاب Machine Learning for Emotion Analysis in Python، ما به تدریج درک خود را ایجاد خواهیم کرد، که از مبانی NLP و بازنمایی احساسات شروع می‌کنیم. سپس تکنیک‌های مختلف استخراج ویژگی، تحلیل احساسات و طبقه‌بندی احساسات را بررسی خواهیم کرد. شما یاد خواهید گرفت که چگونه داده‌های متنی را پیش پردازش کنید، مدل‌های یادگیری ماشینی را آموزش دهید و عملکرد آن‌ها را در زمینه تحلیل احساسات ارزیابی کنید.

بیشتر بخوانید: کتاب Natural Language Processing with Transformers

علاوه بر این، ما به موضوعات پیشرفته‌تری مانند مدیریت داده‌های چند برچسبی و کاوش در رویکردهای یادگیری عمیق می‌پردازیم، و به یک مطالعه موردی شامل توییت‌های جمع‌آوری‌شده در یک دوره طولانی نگاه می‌کنیم و نشان می‌دهیم که چگونه آن‌ها با رویدادهای دنیای واقعی مرتبط هستند. ما همچنین بررسی خواهیم کرد که چگونه مدل‌های آموزش‌دیده‌شده بر روی یک مجموعه داده زمانی که روی دیگری اعمال می‌شوند، قوی عمل می‌کنند.

با این حال، این کتاب تنها بر مفاهیم نظری متمرکز نیست. مثال‌های عملی فراوانی برای تقویت درک شما وجود دارد و شما را قادر می‌سازد تا آنچه را که آموخته اید به کار ببرید. تکه‌های کد پایتون و مجموعه داده‌های دنیای واقعی شما را در اجرای سیستم‌های تحلیل احساسات از ابتدا راهنمایی می‌کنند و به شما قدرت می‌دهند تا راه‌حل‌های نوآورانه خود را توسعه دهید.

در پایان کتاب Machine Learning for Emotion Analysis in Python، شما یک پایه محکم در تجزیه و تحلیل احساسات و توانایی استفاده از اکوسیستم گسترده پایتون برای ساختن برنامه‌های کاربردی پیچیده آگاه از احساسات خواهید داشت. شما قادر خواهید بود به تفاوت‌های ظریف احساسات بیان شده در متن پیمایش کنید، احساسات پنهان پشت بررسی‌ها و نظرات را کشف کنید، و راه حل‌های روشنگری ایجاد کنید.

خواه از پتانسیل تجزیه و تحلیل احساسات در تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری، نظارت بر رسانه‌های اجتماعی یا فناوری‌های دستیار مجازی مجذوب خود شوید، این کتاب شما را با دانش و مهارت‌هایی مجهز می‌کند تا بتوانید دنیای غنی احساسات را از طریق پایتون باز کنید.

کتاب Machine Learning for Emotion Analysis in Python برای چه کسی است؟

این کتاب برای افرادی طراحی شده است که علاقه مند به کاوش در تلاقی زبان، احساسات و فناوری هستند. چه یک دانشمند داده، یک توسعه‌دهنده پایتون، یک محقق یا یک علاقه‌مند کنجکاو باشید، این کتاب علایق شما را برآورده می‌کند و دانش و مهارت‌های لازم برای فرو رفتن در تحلیل احساسات را در اختیار شما قرار می‌دهد.

حتی اگر پیشینه علم داده یا برنامه نویسی ندارید، اما به سادگی مجذوب پیچیدگی‌های احساسات و زبان هستید، این کتاب پایه و اساس جامع و راهنمایی عملی برای کاوش و به کارگیری موثر تکنیک‌های تجزیه و تحلیل احساسات در اختیار شما قرار می‌دهد.

آنچه کتاب Machine Learning for Emotion Analysis in Python پوشش می‌دهد:

فصل 1، مبانی، مقدمه‌ای بر احساسات و عواطف ارائه می‌کند و در مورد چرایی اهمیت آن‌ها بحث می‌کند. همچنین مقدمه ای برای NLP و یادگیری ماشینی ارائه می‌دهد.

فصل 2 کتاب Machine Learning for Emotion Analysis in Python، ساخت و استفاده از مجموعه داده، نمای کلی از مجموعه داده‌ها را ارائه می‌دهد. با منابع داده آماده شروع می‌شود و سپس نشان می‌دهد که چگونه می‌توانید داده‌های خود را ایجاد کنید. بخش‌های بعدی تعدادی از دیگر مجموعه‌های داده رایگان موجود را فهرست می‌کنند، توضیح می‌دهند که چگونه مجموعه‌های داده می‌توانند متناسب با وظیفه شما تغییر شکل دهند، و نشان می‌دهند که چگونه می‌توان از مجموعه‌های داده غیرانگلیسی نیز استفاده کرد. در نهایت، این فصل تکنیک های ارزیابی را پوشش می‌دهد.

فصل 3، برچسب‌گذاری داده‌ها، مروری بر برچسب‌گذاری ارائه می‌کند: چرایی مهم است، بهترین شیوه‌ها و نحوه برچسب‌گذاری. این فصل همچنین توییت‌های طلایی، نحوه ارزیابی مناسب بودن حاشیه‌نویس‌ها، نحوه ساختن یک سیستم حاشیه‌نویسی و اینکه آیا خرید ابزار حاشیه‌نویسی بهتر است را توضیح می‌دهد. در نهایت، نتایج، نحوه اندازه‌گیری قابلیت اطمینان آن‌ها، و اینکه چرا ایده خوبی است که در پایان کار از حاشیه‌نویسان خود توضیح دهید، بحث می‌کند.

فصل 4 کتاب Machine Learning for Emotion Analysis in Python، پیش پردازش – ریشه‌گذاری، برچسب‌گذاری و تجزیه، مروری بر ابزارهایی ارائه می‌کند که به احتمال زیاد برای استخراج احساسات مفید هستند و به نشانه‌گذاری، برچسب‌گذاری و تجزیه می‌پردازد.

فصل 5، واژگان احساسات و مدل‌های فضای برداری، یک نمای کلی از مجموعه داده‌ها و معیارهایی را ارائه می‌کند که ما از آن‌ها برای توسعه الگوریتم‌های مختلف در فصل‌های بعدی استفاده خواهیم کرد. همچنین طبقه‌بندی‌کننده‌های بسیار ساده‌ای را که صرفاً بر اساس واژگان احساسی است، در نظر می‌گیرد. در نهایت، به روش‌هایی برای محاسبه اینکه کلمات فردی با چه شدتی یک احساس را بیان می‌کنند، می‌پردازد، بنابراین مبنایی برای بررسی عملکرد الگوریتم‌های پیچیده‌تر در فصل‌های بعدی فراهم می‌کند.

فصل 6، Naïve Bayes، یک نمای کلی از نحوه آماده سازی مجموعه داده‌ها برای بسته اسکلرن Python ارائه می‌دهد. سپس به معرفی مختصری از رویکرد Naïve Bayes می پردازد و نحوه اجرای آن را نشان می‌دهد. در نهایت، این موضوع را در نظر می‌گیرد که چرا الگوریتم به همان صورت رفتار می‌کند و ما چه کاری می‌توانیم برای بهبود عملکرد آن انجام دهیم.

فصل 7 کتاب Machine Learning for Emotion Analysis in Python، ماشین‌های بردار پشتیبان، مقدمه‌ای برای پشتیبانی ماشین‌های بردار و استفاده از آن‌ها برای طبقه‌بندی ارائه می‌کند. همچنین برخی از راه‌های اصلاح رویکرد کار با مجموعه داده‌های چند کلاسه را معرفی می‌کند و در نهایت، نتایج به‌دست‌آمده را منعکس می‌کند.

فصل 8 کتاب Machine Learning for Emotion Analysis in Python، شبکه‌های عصبی و شبکه‌های عصبی عمیق، مروری بر شبکه‌های عصبی تک لایه و استفاده از آن‌ها به عنوان طبقه بندی کننده و گسترش آن به شبکه‌های عصبی چند لایه و استفاده از آن‌ها به عنوان طبقه بندی کننده ارائه می‌دهد.

فصل 9 کتاب Machine Learning for Emotion Analysis in Python، کاوش در ترانسفورماتورها، مقدمه ای بر ترانسفورماتورها و همچنین اجزای اصلی توضیح می‌دهد. همچنین Hugging Face و مدل‌های موجود را پوشش می‌دهد و در نهایت نحوه استفاده از پایتون برای ساخت مدل‌های مبتنی بر ترانسفورماتور را نشان می‌دهد.

فصل 10 کتاب Machine Learning for Emotion Analysis in Python، چند طبقه‌بندی‌کننده، مروری بر استفاده از ماتریس‌های سردرگمی برای تجزیه و تحلیل رفتار طبقه‌بندی‌کننده‌ها بر روی داده‌های پیچیده و نحوه استفاده از خنثی به‌عنوان برچسب برای مقابله با توییت‌هایی ارائه می‌کند که هیچ برچسبی به آن‌ها اختصاص داده نشده است. در نهایت، آستانه های مختلف برای مدیریت مجموعه داده‌های چند برچسبی و آموزش طبقه بندی کننده های متعدد برای مدیریت مجموعه داده‌های چند برچسبی را مورد بحث قرار می‌دهد.

فصل 11 کتاب Machine Learning for Emotion Analysis in Python، مطالعه موردی – محاصره قطر، بحثی را در مورد آنچه اتفاق می‌افتد زمانی که یکی از طبقه‌بندی‌کننده‌های ما در یک موقعیت واقعی بر روی داده‌های واقعی که به‌دقت تنظیم نشده‌اند، اعمال می‌شود که استاندارد طلایی برای آن نداریم، ارائه می‌کند. و این داده‌ای نبود که ما طبقه‌بندی کننده را روی آن آموزش دادیم.

در نهایت، خروجی یک طبقه‌بندی کننده بر روی داده‌های جمع‌آوری‌شده در یک دوره طولانی را با رویدادهای یک خبر در حال انجام مقایسه می‌کند تا ببیند آیا تغییرات در الگوی احساسات می‌تواند با تحولات داستان مرتبط باشد و آیا امکان تشخیص تغییرات طولانی‌مدت وجود دارد یا خیر. در نگرش‌های عمومی و همچنین واکنش‌های فوری به رویدادهای کلیدی.

سرفصل‌های کتاب Machine Learning for Emotion Analysis in Python:

• Cover
• Title Page
• Copyright and Credits
• Contributors
• Table of Contents
• Preface
• Part 1: Essentials
  • Chapter 1: Foundations
• Part 2: Building and Using a Dataset
  • Chapter 2: Building and Using a Dataset
  • Chapter 3: Labeling Data
  • Chapter 4: Preprocessing – Stemming, Tagging, and Parsing
• Part 3: Approaches
  • Chapter 5: Sentiment Lexicons and Vector-Space Models
  • Chapter 6: Naïve Bayes
  • Chapter 7: Support Vector Machines
  • Chapter 8: Neural Networks and Deep Neural Networks
  • Chapter 9: Exploring Transformers
  • Chapter 10: Multiclassifiers
• Part 4: Case Study
  • Chapter 11: Case Study – The Qatar Blockade
• Index
• Other Books You May Enjoy

جهت دانلود کتاب Machine Learning for Emotion Analysis in Python می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.