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自然語言處理（natural language processing，nlp）是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方嚮。它研究能夠實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及所有用計算機對自然語言進行的操作。

《python自然語言處理》是自然語言處理領域的一本實用入門指南，旨在幫助讀者學習如何編寫程序來分析書麵語言。本書基於python編程語言以及一個名為nltk的自然語言工具包的開源庫；但並不要求讀者有python編程的經驗。全書共11章，按照難易程度順序編排。第1章到3章介紹瞭語言處理的基礎，講述如何使用小的python程序分析感興趣的文本信息。第4章討論結構化程序設計，以鞏固前麵幾章中介紹的編程要點。第5章到第7章介紹語言處理的基本原理，包括標注、分類和信息提取等。第8章到第10章介紹瞭句子解析、句法結構識彆和句意錶達方法。第11章介紹瞭如何有效管理語言數據。後記部分簡要討論瞭nlp領域的過去和未來。

《python自然語言處理》的實踐性很強，包括上百個實際可用的例子和分級練習。本書可供讀者用於自學，也可以作為自然語言處理或計算語言學課程的教科書，或是人工智能、文本挖掘、語料庫語言學等課程的補充讀物。

Steven Bird是墨爾本大學計算機科學和軟件工程係副教授，賓夕法尼亞大學語言學數據聯盟高級研究助理。

Ewan Klein是愛丁堡大學信息學院語言技術教授。

Edward Loper是畢業於賓夕法尼亞大學專注於機器學習的自然語言處理方嚮的博士，現在在波士頓的BBN Technologies擔任研究員。

《python自然語言處理》
第1章 語言處理與python 1
1.1 語言計算：文本和詞匯 1
1.2 近觀python：將文本當做詞鏈錶 10
1.3 計算語言：簡單的統計 17
1.4 迴到python:決策與控製 24
1.5 自動理解自然語言 29
1.6 小結 35
1.7 深入閱讀 36
1.8 練習 37
第2章 獲得文本語料和詞匯資源 41
2.1 獲取文本語料庫 41
2.2 條件頻率分布 55
2.3 更多關於python：代碼重用 60
2.4 詞典資源 63
2.5 wordnet 72
2.6 小結 78
2.7 深入閱讀 79
2.8 練習 80
第3章 處理原始文本 84
3.1 從網絡和硬盤訪問文本 84
3.2 字符串：最底層的文本處理 93
3.3 使用unicode進行文字處理 100
3.4 使用正則錶達式檢測詞組搭配 105
3.5 正則錶達式的有益應用 109
3.6 規範化文本 115
3.7 用正則錶達式為文本分詞 118
3.8 分割 121
3.9 格式化：從鏈錶到字符串 126
3.10 小結 132
3.11 深入閱讀 133
3.12 練習 134
第4章 編寫結構化程序 142
4.1 迴到基礎 142
4.2 序列 147
4.3 風格的問題 152
4.4 函數：結構化編程的基礎 156
4.5 更多關於函數 164
4.6 程序開發 169
4.7 算法設計 175
4.8 python庫的樣例 183
4.9 小結 188
4.10 深入閱讀 189
4.11 練習 189
第5章 分類和標注詞匯 195
5.1 使用詞性標注器 195
5.2 標注語料庫 197
5.3 使用python字典映射詞及其屬性 206
5.4 自動標注 216
5.5 n-gram標注 221
5.6 基於轉換的標注 228
5.7 如何確定一個詞的分類 230
5.8 小結 233
5.9 深入閱讀 234
5.10 練習 235
第6章 學習分類文本 241
6.1 監督式分類 241
6.2 監督式分類的舉例 254
6.3 評估 258
6.4 決策樹 263
6.5 樸素貝葉斯分類器 266
6.6 最大熵分類器 271
6.7 為語言模式建模 275
6.8 小結 276
6.9 深入閱讀 277
6.10 練習 278
第7章 從文本提取信息 281
7.1 信息提取 281
7.2 分塊 284
7.3 開發和評估分塊器 291
7.4 語言結構中的遞歸 299
7.5 命名實體識彆 302
7.6 關係抽取 306
7.7 小結 307
7.8 深入閱讀 308
7.9 練習 308
第8章 分析句子結構 312
8.1 一些語法睏境 312
8.2 文法的用途 316
8.3 上下文無關文法 319
8.4 上下文無關文法分析 323
8.5 依存關係和依存文法 332
8.6 文法開發 336
8.7 小結 343
8.8 深入閱讀 344
8.9 練習 344
第9章 建立基於特徵的文法 349
9.1 文法特徵 349
9.2 處理特徵結構 359
9.3 擴展基於特徵的文法 367
9.4 小結 379
9.5 深入閱讀 380
9.6 練習 381
第10章 分析語句的含義 384
10.1 自然語言理解 384
10.2 命題邏輯 391
10.3 一階邏輯 395
10.4 英語語句的語義 409
10.5 段落語義層 422
10.6 小結 428
10.7 深入閱讀 429
10.8 練習 430
第11章 語言數據管理 434
11.1 語料庫結構：案例研究 434
11.2 語料庫生命周期 439
11.3 數據采集 443
11.4 使用xml 452
11.5 使用toolbox數據 459
11.6 使用olac元數據描述語言資源 463
11.7 小結 466
11.8 深入閱讀 466
11.9 練習 467
後記 470
參考文獻 476
· · · · · · (收起)