Python自然语言处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2024
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(美)Steven Bird Ewan Klein Edward Loper
人民邮电出版社
张旭
2014-6-25
508
89.00
平装
9787115333681
图书标签:
自然语言处理
Python
NLP
python
计算机
数据挖掘
编程
nlp
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发表于2024-12-23
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图书描述
自然语言处理(natural language processing,nlp)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能够实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,涉及所有用计算机对自然语言进行的操作。
《python自然语言处理》是自然语言处理领域的一本实用入门指南,旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言。本书基于python编程语言以及一个名为nltk的自然语言工具包的开源库;但并不要求读者有python编程的经验。全书共11章,按照难易程度顺序编排。第1章到3章介绍了语言处理的基础,讲述如何使用小的python程序分析感兴趣的文本信息。第4章讨论结构化程序设计,以巩固前面几章中介绍的编程要点。第5章到第7章介绍语言处理的基本原理,包括标注、分类和信息提取等。第8章到第10章介绍了句子解析、句法结构识别和句意表达方法。第11章介绍了如何有效管理语言数据。后记部分简要讨论了nlp领域的过去和未来。
《python自然语言处理》的实践性很强,包括上百个实际可用的例子和分级练习。本书可供读者用于自学,也可以作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书,或是人工智能、文本挖掘、语料库语言学等课程的补充读物。
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著者简介
Steven Bird是墨尔本大学计算机科学和软件工程系副教授,宾夕法尼亚大学语言学数据联盟高级研究助理。
Ewan Klein是爱丁堡大学信息学院语言技术教授。
Edward Loper是毕业于宾夕法尼亚大学专注于机器学习的自然语言处理方向的博士,现在在波士顿的BBN Technologies担任研究员。
图书目录
《python自然语言处理》
第1章 语言处理与python 1
1.1 语言计算:文本和词汇 1
1.2 近观python:将文本当做词链表 10
1.3 计算语言:简单的统计 17
1.4 回到python:决策与控制 24
1.5 自动理解自然语言 29
1.6 小结 35
1.7 深入阅读 36
1.8 练习 37
第2章 获得文本语料和词汇资源 41
2.1 获取文本语料库 41
2.2 条件频率分布 55
2.3 更多关于python:代码重用 60
2.4 词典资源 63
2.5 wordnet 72
2.6 小结 78
2.7 深入阅读 79
2.8 练习 80
第3章 处理原始文本 84
3.1 从网络和硬盘访问文本 84
3.2 字符串:最底层的文本处理 93
3.3 使用unicode进行文字处理 100
3.4 使用正则表达式检测词组搭配 105
3.5 正则表达式的有益应用 109
3.6 规范化文本 115
3.7 用正则表达式为文本分词 118
3.8 分割 121
3.9 格式化:从链表到字符串 126
3.10 小结 132
3.11 深入阅读 133
3.12 练习 134
第4章 编写结构化程序 142
4.1 回到基础 142
4.2 序列 147
4.3 风格的问题 152
4.4 函数:结构化编程的基础 156
4.5 更多关于函数 164
4.6 程序开发 169
4.7 算法设计 175
4.8 python库的样例 183
4.9 小结 188
4.10 深入阅读 189
4.11 练习 189
第5章 分类和标注词汇 195
5.1 使用词性标注器 195
5.2 标注语料库 197
5.3 使用python字典映射词及其属性 206
5.4 自动标注 216
5.5 n-gram标注 221
5.6 基于转换的标注 228
5.7 如何确定一个词的分类 230
5.8 小结 233
5.9 深入阅读 234
5.10 练习 235
第6章 学习分类文本 241
6.1 监督式分类 241
6.2 监督式分类的举例 254
6.3 评估 258
6.4 决策树 263
6.5 朴素贝叶斯分类器 266
6.6 最大熵分类器 271
6.7 为语言模式建模 275
6.8 小结 276
6.9 深入阅读 277
6.10 练习 278
第7章 从文本提取信息 281
7.1 信息提取 281
7.2 分块 284
7.3 开发和评估分块器 291
7.4 语言结构中的递归 299
7.5 命名实体识别 302
7.6 关系抽取 306
7.7 小结 307
7.8 深入阅读 308
7.9 练习 308
第8章 分析句子结构 312
8.1 一些语法困境 312
8.2 文法的用途 316
8.3 上下文无关文法 319
8.4 上下文无关文法分析 323
8.5 依存关系和依存文法 332
8.6 文法开发 336
8.7 小结 343
8.8 深入阅读 344
8.9 练习 344
第9章 建立基于特征的文法 349
9.1 文法特征 349
9.2 处理特征结构 359
9.3 扩展基于特征的文法 367
9.4 小结 379
9.5 深入阅读 380
9.6 练习 381
第10章 分析语句的含义 384
10.1 自然语言理解 384
10.2 命题逻辑 391
10.3 一阶逻辑 395
10.4 英语语句的语义 409
10.5 段落语义层 422
10.6 小结 428
10.7 深入阅读 429
10.8 练习 430
第11章 语言数据管理 434
11.1 语料库结构:案例研究 434
11.2 语料库生命周期 439
11.3 数据采集 443
11.4 使用xml 452
11.5 使用toolbox数据 459
11.6 使用olac元数据描述语言资源 463
11.7 小结 466
11.8 深入阅读 466
11.9 练习 467
后记 470
参考文献 476
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收起)
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用户评价
评分
☆☆☆☆☆
一般吧,整本都通读过。这其实就是一本NLTK的官方文档,附带介绍了一些基础的Python语法和NLP领域知识,并且主要还是英文NLP领域。目前看来有些过时。如果想了解的话也不应看这本译文版,建议上网站 www.nltk.org/book 获取最新的功能介绍。不过书后的练习题很是不错,如果想深入NLTK的话一定要做做题,光看是解决不了任何问题的。
评分
☆☆☆☆☆
14 年底刚进一家数据分析公司时曾和老板说过我也买了 nlp 的书,然后到今天我终于读完了…不过这书没想象的好,有 1/3 篇幅讲 python 基础,剩下的一多半讲 nltk,然后寥寥数语带过 ngram、决策树、朴素贝叶斯,最后两章的文法分析读的比较粗浅。也算了却一事
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☆☆☆☆☆
一个NLTK库 扯了近500页。。。
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☆☆☆☆☆
自然语言处理在方法上是规则与统计相结合,先自上而下(句,词,词性)后自下而上(块,文法,语义)。
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☆☆☆☆☆
浅浅的
读后感
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☆☆☆☆☆
不过书中还用了一部分篇幅穿插讲解python最基础的编程技术,就不太让人理解了。 读这种书肯定是先对python有一定的了解了。这一点有点定位不清啊。 整体的还是很不错的。为什么发表不了,抱怨我评论太短。 150字还短么
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☆☆☆☆☆
现在的研究方向是NLP,由于以前没有相关的基础知识(特别是数学很差劲),导致学习起来觉得困难重重。后来了解到Python语言在NLP领域有较好的应用空间,于是就学习了Python的基础知识,然后就发现了此书的中文翻译版,于是打印出来认真拜读。它的特点是:实例多(虽然木有中文...
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☆☆☆☆☆
粗略的看了一遍,最后几章几乎就是过了一眼。 有很多知识是暂时看不懂,过一段时间需要重读一遍。 没有提到中文的处理。不过大体的流程和原理应该是差不多的,书里提到了以下的技术,中文处理应该也同样需要,把看到大概的内容记录如下 1.Tokenize 2.Tagging,也就是给出词性...
评分
☆☆☆☆☆
入门级别的书,如果你对Python不太了解,里面还有介绍Python基本语法的内容。讲的主要是针对英文的自然语言处理,关于中文的基本没有,但大致思路是相通的。 这本书是基于python2的。里面有些代码已经运行不了了。但是作者在http://www.nltk.org/book/ 有本书基于python3的修订...
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☆☆☆☆☆
粗略的看了一遍,最后几章几乎就是过了一眼。 有很多知识是暂时看不懂,过一段时间需要重读一遍。 没有提到中文的处理。不过大体的流程和原理应该是差不多的,书里提到了以下的技术,中文处理应该也同样需要,把看到大概的内容记录如下 1.Tokenize 2.Tagging,也就是给出词性...
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