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• NLP
• NLTK
• 深度学习
• 汉语处理
• 文本分析
• 机器学习
• 数据科学
• 教程

店铺： 义博图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121304132

商品编码：14676248242

页数：1

字数：1

内容简介

YL8858

精通Python自然语言处理+NLTK基础教程+NLP汉语自然语言处理原理深度学习4本

9787115459688定价：59元 9787115452573定价：49元 9787121307652定价：98元 9787121304132定价：48元 

NLTK基础教程

• 出版社: 人民邮电出版社; 第1版 (2017年6月1日)
• 
  
• 平装: 153页
• 语种： 简体中文
• 开本: 16
• ISBN: 9787115452573

  目录

  第1章自然语言处理简介1 
  1.1为什么要学习NLP2 
  1.2先从Python开始吧5 
  1.2.1列表5 
  1.2.2自助功能6 
  1.2.3正则表达式8 
  1.2.4字典9 
  1.2.5编写函数10 
  1.3向NLTK迈进11 
  1.4练习16 
  1.5小结17 
  第2章文本的歧义及其清理18 
  2.1何谓文本歧义18 
  2.2文本清理20 
  2.3语句分离器21 

• 。。。。。。

  NLP汉语自然语言处理原理与实践

• 9787121307652定价：98元 

• 深度学习:原理与应用实践

  • 出版社: 电子工业出版社; 第1版 (2016年12月1日)
  • 平装: 220页
  • 语种： 简体中文
  • 开本: 16
  • ISBN: 7121304139, 9787121304132
  • 条形码: 9787121304132
  • 商品尺寸: 23.8 x 16.4 x 2.2 cm
  • 商品重量: 358 g

    目录

    目录
    深度学习基础篇
    第1章绪论
    1.1引言
    1.1.1Google的深度学习成果
    1.1.2Microsoft的深度学习成果
    1.1.3国内公司的深度学习成果
    1.2深度学习技术的发展历程
    1.3深度学习的应用领域
    1.3.1图像识别领域
    1.3.2语音识别领域
    1.3.3自然语言理解领域
    1.4如何开展深度学习的研究和应用开发
    本章参考文献
    第2章国内外深度学习技术研发现状及其产业化趋势

  • 。。。。。。。

     精通Python自然语言处理

    
    

    9787115459688定价：59元

好的，以下是一份详细的图书简介，不包含您指定的书名，力求自然流畅，避免AI痕迹，并且字数在1500字左右。 --- 探索语言的奥秘，解锁智能的未来——一本关于自然语言处理的深度导览 在这个信息爆炸的时代，文本数据以前所未有的速度生成和传播，它们蕴含着海量的知识、观点和情感。如何从这些纷繁复杂的文字中提取有价值的信息，理解其深层含义，并让机器能够像人类一样“读懂”和“交流”，已成为当今科技领域最激动人心且最具挑战性的课题之一。本书正是为了满足这一迫切需求而生，它将带领读者深入自然语言处理（NLP）的世界，从基础概念到前沿技术，构建一套严谨而全面的知识体系。 为何要深入自然语言处理？ 自然语言处理，简而言之，就是让计算机理解、解释和生成人类语言的技术。它的应用场景早已渗透到我们生活的方方面面：搜索引擎的智能推荐、智能客服的实时问答、机器翻译的跨越语言障碍、情感分析的情绪洞察、文本摘要的快速概览，乃至更具未来感的对话式AI和内容创作。掌握NLP，意味着掌握了驾驭信息洪流、赋能智能化应用的关键钥匙。 然而，NLP并非一蹴而就的学科。它融合了计算机科学、语言学、统计学、机器学习乃至人工智能的精髓。从最简单的分词、词性标注，到复杂的句法分析、语义理解，再到深度学习驱动的最新模型，NLP的发展路径曲折而又辉煌。理解其背后的原理，掌握实用的技术工具，才能真正地驾驭这项强大的技术。 本书将带您走过的旅程： 本书致力于为读者提供一条清晰、深入的学习路径。我们不满足于仅仅罗列技术名词，而是力求从根源出发，循序渐进地揭示NLP的内在逻辑和发展脉络。 第一部分：夯实基础——理解语言的构成与计算机的处理 在开启激动人心的模型探索之前，我们需要为我们的“理解”打下坚实的基础。这一部分将从最根本的语言单位入手，讲解计算机是如何“看待”和“处理”我们日常使用的自然语言的。 文本的预处理： 任何NLP任务的第一步都是将原始文本转化为机器可以理解的格式。我们将详细介绍词语切分（分词）、停用词去除、词形还原、词干提取等核心技术，并探讨不同语言（特别是中文）在分词方面的独特挑战与解决方案。理解这些步骤，是后续一切高级分析的基础。 词汇的表示： 单词本身只是符号，如何让计算机理解它们之间的关系和意义？我们将深入探讨词向量（Word Embeddings）的概念，包括其发展历程、不同模型（如Word2Vec、GloVe）的原理、以及它们如何捕捉词语的语义和句法信息。这部分将为后续的语义分析和模型训练奠定重要基础。 词性标注与命名实体识别： 识别一个词的词性（名词、动词、形容词等）是理解句子结构的关键。而识别文本中的特定实体（人名、地名、组织名等）则是信息抽取的重要一步。我们将讲解这些任务的传统方法和基于深度学习的最新进展。 第二部分：深入理解——句法结构与语义信息的解析 文本的意义不仅体现在单词本身，更体现在它们如何组合成句子，以及句子所表达的深层含义。这一部分将带领读者进入句法和语义分析的殿堂。 句法分析： 句法分析的目标是揭示句子的语法结构，例如依存关系分析和成分句法分析。我们将探讨不同类型的句法结构，以及如何使用图模型、概率模型和神经网络来构建句法解析器，从而理解句子中词语之间的层级关系。 语义角色标注与事件抽取： 句法结构只是骨架，而语义信息才是血肉。语义角色标注（SRL）旨在识别句子中谓词的论元（如施事者、受事者）及其对应的语义角色。事件抽取则进一步识别文本中描述的特定事件及其相关要素。我们将讲解这些任务的挑战以及实现方法。 指代消解： 在篇章层面，代词（如“他”、“她”、“它”）或名词短语会指代前文提到的实体。指代消解任务就是确定这些指代词到底指代的是哪个实体，这对于理解上下文和进行连贯的文本处理至关重要。 第三部分：现代NLP的基石——深度学习在NLP中的应用 近年来，深度学习的浪潮席卷了整个NLP领域，带来了革命性的突破。这一部分将聚焦于深度学习模型在NLP中的具体应用，从经典模型到当前最先进的架构。 循环神经网络（RNN）及其变种： RNN及其改进型（如LSTM、GRU）在处理序列数据方面展现出强大的能力，是早期深度学习NLP模型的核心。我们将详细讲解其工作原理、在文本生成、序列标注等任务中的应用。 卷积神经网络（CNN）在NLP中的应用： 虽然CNN常用于图像处理，但它在文本分类、句子建模等方面也取得了显著成效。我们将探讨CNN如何提取局部特征，并用于文本理解任务。 注意力机制（Attention Mechanism）： 注意力机制是近年来NLP领域最重要的创新之一，它允许模型在处理序列时“关注”输入序列中的重要部分。我们将深入解析注意力机制的原理，以及它如何在机器翻译、文本摘要等任务中发挥关键作用。 Transformer模型与预训练语言模型： Transformer模型彻底改变了NLP的格局。它摒弃了RNN的顺序处理模式，通过自注意力机制并行处理序列，极大地提高了效率和性能。在此基础上，GPT、BERT等预训练语言模型（PLMs）的出现，更是将NLP的性能推向了新的高度。我们将详细介绍Transformer的架构，并深入探讨BERT、GPT等模型的原理、训练方法及其在各种下游任务中的惊人表现。 第四部分：NLP的实际应用与挑战 理论知识的学习最终要落脚于实际应用。这一部分将探讨NLP的经典应用领域，以及在实际部署中可能遇到的挑战。 文本分类与聚类： 如何自动地将文本划分到预定义的类别中（如新闻分类、垃圾邮件检测）？如何将相似的文本自动地聚集成簇？我们将讲解这些任务的常用算法和评估方法。 机器翻译： 跨越语言障碍，实现文本内容的自动翻译。我们将回顾机器翻译的发展历程，重点介绍基于神经网络的现代机器翻译系统。 文本生成： 让机器能够像人类一样写作。从简单的句子生成到更复杂的文章创作，我们将探讨文本生成模型的原理和应用。 问答系统与对话系统： 构建能够理解问题并提供准确答案的智能系统，以及能够进行自然流畅对话的AI助手。 评估与伦理考量： 如何科学地评估NLP模型的性能？在享受NLP带来的便利的同时，我们也必须关注其潜在的伦理问题，如偏见、隐私、信息滥用等。 本书的特色与优势： 系统性与深度并重： 本书不仅覆盖了NLP的广阔领域，更在关键技术点上进行了深入剖析，力求让读者知其然，更知其所以然。 原理与实践结合： 我们不仅会讲解理论概念，还会结合实际案例和代码示例（虽然本书不直接包含代码，但会引导读者理解代码背后的逻辑），帮助读者将知识转化为实际操作能力。 面向未来： 在介绍经典方法的同时，本书也重点关注了当前最前沿的技术和模型，让读者紧跟NLP发展的步伐。 清晰的逻辑结构： 从基础概念到高级模型，再到实际应用，本书的章节安排清晰，逻辑连贯，便于读者逐步建立完整的知识体系。 无论您是计算机科学的学生，是希望在工作中应用NLP技术的开发者，是渴望理解人工智能背后原理的研究者，还是对语言与智能的交叉领域充满好奇的学习者，本书都将是您探索自然语言处理世界不可或缺的伙伴。它将点燃您对语言的兴趣，拓展您对智能的认知，并为您打开通往未来智能世界的大门。让我们一起，用代码和智慧，解码人类语言的无穷魅力。

评分☆☆☆☆☆

在学习NLP的过程中，我发现很多时候光有理论知识是不够的，更需要能够将其与实际应用相结合。而这本《精通Python自然语言处理》恰恰在这方面做得非常出色。它不仅仅是对Python NLP库的简单介绍，而是通过一系列精心设计的项目，让我能够真正地将学到的知识运用到实际场景中。从构建一个简单的文本分类器，到实现一个情感分析系统，每一个项目都循序渐进，难度适中。作者在讲解项目的同时，也穿插了对相关NLP算法和模型的详细解释，让我能够理解“为什么”这样做，而不仅仅是“怎么做”。我特别喜欢书中关于模型评估和调优的部分，这对于提升NLP模型的性能至关重要。书中提供了多种评估指标和调优技巧，让我能够科学地衡量模型的优劣，并进行针对性的改进。通过这些实践项目，我不仅巩固了理论知识，更提升了解决实际NLP问题的能力，让我对未来在NLP领域的探索充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，学习任何一门技术，打好基础是关键。所以，当我看到这本《NLTK基础教程》时，我毫不犹豫地入手了。NLTK（Natural Language Toolkit）是Python中最著名的NLP库之一，而这本书则为我提供了一个非常扎实的起点。它从安装NLTK开始，一步步引导我熟悉其提供的各种数据和语料库，以及常用的文本处理工具。书中对词形还原、词干提取、停用词去除等文本预处理技术的讲解，都配有非常直观的代码演示，让我能够轻松掌握这些基本操作。更重要的是，这本书让我理解了NLTK在处理大规模文本数据时所扮演的角色，以及如何利用它来进行语言学研究和应用开发。我尤其喜欢书中关于语料库分析的部分，通过对不同语料库的探索，我开始对语言的统计特性有了更直观的认识。虽然它不像一些进阶书籍那样涉及复杂的深度学习模型，但它所奠定的基础，对于我后续学习更高级的NLP技术，无疑是至关重要的。对于初学者来说，这本书绝对是零基础入门NLTK的最佳选择。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我最近一次技术学习的惊喜！我一直在寻找一本能够深入浅出地讲解Python在NLP领域应用的教材，而这本《精通Python自然语言处理》完美地满足了我的需求。它不仅仅罗列了一堆API和函数，而是从最基础的概念讲起，循序渐进地带领读者进入NLP的奇妙世界。书中对文本预处理、特征提取、模型构建等核心环节的讲解都非常到位，并且给出了大量的Python代码示例，让我能够边学边练，将理论知识转化为实际操作。尤其让我印象深刻的是，作者在讲解复杂的算法时，并没有让它们显得枯燥乏味，而是通过生动的比喻和清晰的逻辑，让原本高深莫测的概念变得易于理解。例如，在介绍词向量的原理时，作者用了一个非常形象的比喻，让我瞬间抓住了核心思想。而且，书中的案例也非常贴近实际应用，涵盖了情感分析、文本分类、命名实体识别等多个热门方向，让我看到了NLP技术在现实世界中的巨大潜力。这本书的排版和设计也非常人性化，阅读起来非常舒适，即使是长时间阅读也不会感到疲劳。总之，对于任何想要在NLP领域有所建树的Python开发者来说，这本书都是一本不可或缺的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对汉语自然语言处理充满好奇的研究生，我一直都在寻找能够帮助我理解其核心原理的优质资源。这本《NLP汉语自然语言处理原理》简直就是我梦寐以求的教材。它没有像一些入门书籍那样停留在表面，而是深入剖析了汉语NLP的底层逻辑，从语言学的基础概念到各种先进的模型算法，都进行了详尽的阐述。书中对分词、词性标注、句法分析等基础任务的讲解，不仅仅停留在技术层面，更结合了汉语本身的语言特点，让我能够更深刻地理解为什么这些任务在汉语中会遇到独特的挑战，以及相应的解决方案。我特别喜欢书中关于深度学习在NLP中应用的章节，作者详细介绍了RNN、LSTM、Transformer等模型的工作原理，并结合汉语NLP的实例进行讲解，让我能够清晰地看到这些模型如何有效地处理汉语复杂的语言结构。此外，书中还涉及了许多前沿的研究方向，如知识图谱、对话系统等，为我未来的研究方向提供了宝贵的参考。虽然内容有些深奥，但作者的讲解条理清晰，逻辑严谨，让我能够一步步攻克难关。对于希望在汉语NLP领域深耕的同学们，这本书绝对是必读之选。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对语言计算和人工智能领域都抱有浓厚兴趣的读者，我一直在寻找一本能够系统性地介绍NLP技术，尤其是结合深度学习方法的书籍。这本《NLP汉语自然语言处理原理深度学习》可以说是我近期阅读过的最具有启发性的一本书之一。它深入浅出地阐述了自然语言处理的各个层面，并且将前沿的深度学习技术巧妙地融入其中。从词嵌入的各种模型，到序列到序列模型在机器翻译和文本生成中的应用，再到Transformer及其衍生模型在各种NLP任务中的强大表现，这本书都进行了详细的讲解。作者在介绍模型时，不仅会解释其数学原理，还会结合汉语的特点分析其优势和局限性。我特别欣赏书中关于注意力机制的讲解，它让我对模型如何“关注”文本中的关键信息有了更深入的理解。此外，书中还涉及了迁移学习、预训练语言模型等近期NLP研究的热点，为我了解最新的技术趋势提供了重要的窗口。这本书内容非常丰富，虽然需要一定的背景知识，但其深度和广度都让我受益匪浅。