【Python類書籍】精通Python自然語言處理 python自然語言處理開發教程書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

DeeptiChopra 著，王威 譯

圖書標籤:

• Python
• 自然語言處理
• NLP
• 機器學習
• 深度學習
• 文本分析
• 數據科學
• 開發教程
• 編程
• 書籍
• 人工智能

店鋪： 恒久圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115459688

商品編碼：15461870420

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2017-08-01

頁數：208

字數：274

商品參數

精通Python自然語言處理
	定價	59.00
	齣版社	人民郵電齣版社
	版次	第1版
	齣版時間	2017年08月
	開本	16開
	作者	Deepti Chopra
	裝幀	平裝
	頁數	208
	字數	274
	ISBN編碼	9787115459688

內容介紹
自然語言處理是計算語言學和人工智能之中與人機交互相關的領域之—。 本書是學習自然語言處理的—本綜閤學習指南，介紹瞭如何用Python實現各種NLP任務，以幫助讀者創建基於真實生活應用的項目。全書共10章，分彆涉及字符串操作、統計語言建模、形態學、詞性標注、語法解析、語義分析、情感分析、信息檢索、語篇分析和NLP係統評估等主題。 本書適閤熟悉Python語言並對自然語言處理開發有—定瞭解和興趣的讀者閱讀參考。

作者介紹
對自然語言處理理論和算法感興趣的讀者，Python程序員對自然語言處理理論和算法感興趣的讀者，Python程序員對自然語言處理理論和算法感興趣的讀者，Python程序員

關聯推薦
用Python開發令人驚訝的NLP項目
目錄

第1章 字符串操作 1
1.1　切分 1
1.1.1　將文本切分為語句 2
1.1.2　其他語言文本的切分 2
1.1.3　將句子切分為單詞 3
1.1.4　使用TreebankWordTokenizer
執行切分 4
1.1.5　使用正則錶達式實現
切分 5
1.2　標準化 8
1.2.1　消除標點符號 8
1.2.2　文本的大小寫轉換 9
1.2.3　處理停止詞 9
1.2.4　計算英語中的停止詞 10
1.3　替換和校正標識符 11
1.3.1　使用正則錶達式替換
單詞 11
1.3.2　用另—個文本替換文本的
示例 12
1.3.3　在執行切分前先執行替換操作 12
1.3.4　處理重復字符 13
1.3.5　去除重復字符的示例 13
1.3.6　用單詞的同義詞替換 14
1.3.7　用單詞的同義詞替換的
示例 15
1.4　在文本上應用Zipf定律 15
1.5　相似性度量 16
1.5.1　使用編輯距離算法執行相似性度量 16
1.5.2　使用Jaccard係數執行相似性度量 18
1.5.3　使用Smith Waterman距離算法執行相似性度量 19
1.5.4　其他字符串相似性度量 19
1.6　小結 20
第2章 統計語言建模 21
2.1　理解單詞頻率 21
2.1.1　為給定的文本開發
MLE 25
2.1.2　隱馬爾科夫模型估計 32
2.2　在MLE模型上應用平滑 34
2.2.1　加法平滑 34
2.2.2　Good Turing平滑 35
2.2.3　Kneser Ney平滑 40
2.2.4　Witten Bell平滑 41
2.3　為MLE開發—個迴退機製 41
2.4　應用數據的插值以便獲取混閤
搭配 42
2.5　通過復雜度來評估語言模型 42
2.6　在語言建模中應用
Metropolis-Hastings算法 43
2.7　在語言處理中應用Gibbs
采樣法 43
2.8　小結 46
第3章 形態學：在實踐中學習 47
3.1　形態學簡介 47
3.2　理解詞乾提取器 48
3.3　理解詞形還原 51
3.4　為非英文語言開發詞乾
提取器 52
3.5　形態分析器 54
3.6　形態生成器 56
3.7　搜索引擎 56
3.8　小結 61
第4章 詞性標注：單詞識彆 62
4.1　詞性標注簡介 62
默認標注 67
4.2　創建詞性標注語料庫 68
4.3　選擇—種機器學習算法 70
4.4　涉及n-gram的統計建模 72
4.5　使用詞性標注語料庫開發
分塊器 78
4.6　小結 80
第5章 語法解析：分析訓練資料 81
5.1　語法解析簡介 81
5.2　Treebank建設 82
5.3　從Treebank提取上下文無關
文法規則 87
5.4　從CFG創建概率上下文無關
文法 93
5.5　CYK綫圖解析算法 94
5.6　Earley綫圖解析算法 96
5.7　小結 102
第6章 語義分析：意義很重要 103
6.1　語義分析簡介 103
6.1.1　NER簡介 107
6.1.2　使用隱馬爾科夫模型的
NER係統 111
6.1.3　使用機器學習工具包訓練
NER 117
6.1.4　使用詞性標注執行
NER 117
6.2　使用Wordnet生成同義詞
集id 119
6.3　使用Wordnet進行詞義消歧 122
6.4　小結 127
第7章 情感分析：我很快樂 128
7.1　情感分析簡介 128
7.1.1　使用NER執行情感
分析 134
7.1.2　使用機器學習執行情感
分析 134
7.1.3　NER係統的評估 141
7.2 小結 159
第8章 信息檢索：訪問信息 160
8.1 信息檢索簡介 160
8.1.1　停止詞刪除 161
8.1.2　使用嚮量空間模型進行
信息檢索 163
8.2　嚮量空間評分及查詢操作符
關聯 170
8.3　使用隱性語義索引開發IR
係統 173
8.4　文本摘要 174
8.5　問答係統 176
8.6　小結 177
第9章 語篇分析：理解纔是可信的 178
9.1　語篇分析簡介 178
9.1.1　使用中心理論執行語篇
分析 183
9.1.2　指代消解 184
9.2　小結 188
第10章 NLP係統評估：性能分析 189
10.1　NLP係統評估要點 189
10.1.1　NLP工具的評估（詞性標注器、詞乾提取器及形態分析器） 190
10.1.2　使用黃金數據執行解析器
評估 200
10.2　IR係統的評估 201
10.3　錯誤識彆指標 202
10.4　基於詞匯搭配的指標 202
10.5　基於句法匹配的指標 207
10.6　使用淺層語義匹配的指標 207
10.7　小結 208

機器學習的黎明：揭示數據背後的智能 在信息爆炸的時代，數據以驚人的速度增長，蘊藏著巨大的價值和深刻的洞察。然而，這些原始數據往往雜亂無章，難以理解，更不用說從中提煉齣 actionable intelligence。如何有效地從海量數據中挖掘齣有用的模式、預測未來的趨勢，並最終賦能決策，是當前亟需解決的關鍵問題。 本書正是為瞭應對這一挑戰而誕生的。它將帶領讀者踏上一段激動人心的探索之旅，深入理解機器學習這一強大的技術領域。機器學習，顧名思義，是通過讓計算機“學習”數據中的規律，從而在沒有明確編程指令的情況下做齣預測或決策。它並非魔法，而是建立在一係列精妙的算法和統計模型之上，通過對數據的分析、訓練和優化，賦予機器智能。 為什麼選擇機器學習？ 機器學習的應用場景幾乎無處不在，並且正在深刻地改變著我們的生活和工作方式： 個性化推薦係統： 從電商平颱的商品推薦，到視頻網站的內容推送，再到音樂應用的歌單生成，機器學習都在幕後默默工作，理解用戶的喜好，提供量身定製的體驗。 圖像與語音識彆： 智能手機中的人臉解鎖、語音助手（如Siri、小愛同學），以及自動駕駛汽車中的障礙物檢測，都離不開機器學習在圖像和語音理解方麵的突破。 金融領域的風險評估與欺詐檢測： 銀行利用機器學習模型來評估貸款申請人的信用風險，及時發現可疑的交易行為，保護用戶的財産安全。 醫療健康領域的疾病診斷與藥物研發： 機器學習能夠分析醫學影像，輔助醫生進行疾病診斷；還能加速新藥的研發過程，縮短上市時間。 自然語言處理（NLP）： 盡管本書不直接涵蓋NLP的具體技術，但機器學習是NLP領域的基石。從文本情感分析到機器翻譯，再到智能問答，都依賴於機器學習模型來理解和生成人類語言。 工業自動化與預測性維護： 在製造業中，機器學習可以優化生産流程，預測設備故障，減少停機時間，提高生産效率。 科研領域的模式發現： 在天文學、生物學、物理學等眾多科研領域，機器學習被用於分析海量實驗數據，發現隱藏的規律，推動科學發現。 本書的獨特價值與內容概覽 本書並非簡單羅列枯燥的算法公式，而是力求以一種直觀、易懂的方式，幫助讀者建立起對機器學習核心概念的深刻理解，並掌握實際操作的技能。我們將從以下幾個關鍵方麵展開： 第一部分：機器學習的基石——理解數據與模型 數據的重要性與預處理： 任何機器學習項目的成功都離不開高質量的數據。本部分將深入探討數據的收集、清洗、轉換和特徵工程等關鍵步驟。我們會學習如何處理缺失值、異常值，如何進行特徵縮放和編碼，以及如何從原始數據中提取齣對模型最有價值的信息。理解數據的特性，為後續模型的構建打下堅實的基礎。 監督學習的核心思想： 監督學習是最常見的機器學習範式之一，它涉及通過帶有標簽的數據來訓練模型。我們將詳細介紹迴歸（預測連續數值，如房價、股票價格）和分類（預測離散類彆，如垃圾郵件識彆、圖像類彆判斷）這兩個核心任務。 無監督學習的探索： 無監督學習則是在沒有標簽的數據中尋找隱藏的結構和模式。聚類（將相似的數據點分組）和降維（減少數據的維度，簡化模型復雜度）將是本部分的重點，它們在數據探索和特徵提取方麵扮演著至關重要的角色。 模型評估與選擇： 構建模型隻是第一步，如何判斷一個模型的優劣，選擇最適閤特定任務的模型，是至關重要的。我們將學習各種評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、均方誤差等），理解過擬閤和欠擬閤的概念，並掌握交叉驗證等模型選擇技術。 第二部分：核心算法的深度剖析與實踐 綫性模型： 從最基礎的綫性迴歸和邏輯迴歸開始，我們將逐步深入理解這些簡單卻強大的模型。它們是許多復雜算法的基礎，並且在許多場景下錶現齣色。 決策樹與集成學習： 決策樹以其直觀易懂的特性，成為機器學習中的重要工具。在此基礎上，我們將進一步探討集成學習技術，如隨機森林（Random Forest）和梯度提升（Gradient Boosting），它們通過組閤多個弱學習器，顯著提升模型的性能和魯棒性。 支持嚮量機（SVM）： SVM是一種強大而靈活的分類算法，尤其在處理高維數據和非綫性可分問題時錶現齣色。我們將深入理解其核技巧的原理，以及如何利用SVM解決實際問題。 K近鄰（K-NN）： K-NN算法以其簡潔的原理和易於實現的特點，在分類和迴歸任務中都有廣泛應用。我們將探討其工作機製以及影響其性能的關鍵參數。 樸素貝葉斯（Naive Bayes）： 樸素貝葉斯是一種基於貝葉斯定理的概率分類器，尤其在文本分類等領域錶現優異。我們將學習其“樸素”假設的含義以及如何利用它進行預測。 第三部分：構建強大的機器學習流水綫——從理論到實踐 Scikit-learn實戰： 作為Python中最流行和功能最強大的機器學習庫，Scikit-learn將貫穿本書的實踐部分。我們將學習如何利用Scikit-learn輕鬆實現上述各種算法，進行數據預處理，模型訓練，評估和調優。 模型調優與超參數優化： 僅僅訓練模型是不夠的，為瞭獲得最佳性能，我們需要對模型進行精細的調優。本書將介紹網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）等超參數優化技術，幫助讀者找到模型的“黃金參數”。 特徵工程的進階技巧： 好的特徵工程能夠事半功倍。我們將探討更高級的特徵工程技術，如多項式特徵、交互特徵的創建，以及如何利用降維技術（如PCA）來提取更具代錶性的特徵。 實際案例分析： 理論結閤實踐是本書的核心理念。我們將通過一係列精心設計的實際案例，涵蓋不同領域的應用，如客戶流失預測、信用評分、商品銷量預測等。通過這些案例，讀者將能夠將所學知識融會貫通，並應用於解決真實世界的問題。 本書的目標讀者 本書適閤以下人群： 對機器學習充滿好奇，希望係統學習其原理和應用的初學者。 已經具備一定編程基礎（特彆是Python），希望將其應用於數據分析和模型構建的開發者。 數據分析師、業務分析師，希望通過機器學習提升數據洞察和預測能力。 對人工智能和數據科學領域感興趣的在校學生和研究人員。 任何希望理解數據驅動決策，並掌握相關技術的專業人士。 展望未來 機器學習並非終點，而是通往人工智能更廣闊領域的起點。掌握瞭機器學習的核心技能，你將有能力去探索更高級的技術，如深度學習，並為解決更復雜、更具挑戰性的問題奠定堅實的基礎。 拿起這本書，讓我們一起開啓這段激動人心的機器學習之旅，用數據驅動智能，洞悉未來！

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一直以為NLP是屬於那種需要很高數學背景纔能入門的領域，所以遲遲不敢深入。但這本書徹底顛覆瞭我的認知！它在講解中，雖然涉及到一些算法原理，但都用非常易於理解的方式進行瞭闡述，比如在講到TF-IDF時，它會用一個簡單的例子來演示如何計算詞語的重要性，而不是直接丟齣一堆公式。這種“化繁為簡”的功力，讓我覺得NLP並沒有那麼遙不可及。更重要的是，它強調瞭Python在NLP領域強大的生態係統，詳細介紹瞭諸如NLTK、spaCy、Gensim等常用的庫，並用大量的實戰案例展示瞭如何利用這些工具來解決實際問題。我尤其喜歡它在講解文本分類時，一步步教我如何準備數據、選擇特徵、訓練模型，最後進行評估。整個過程流暢自然，讓我第一次體會到用代碼“馴服”語言的樂趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓人眼前一亮！我一直對自然語言處理（NLP）領域充滿好奇，但又覺得它特彆高深莫測。市麵上確實有很多介紹NLP的書，但很多都偏重理論，要麼就是直接丟一堆代碼讓你跟著敲，缺少瞭那種循序漸進、深入淺齣的講解。而這本【Python類書籍】精通Python自然語言處理 python自然語言處理開發教程書，給我的感覺完全不一樣。它並沒有一開始就讓你沉浸在復雜的算法和數學公式中，而是從Python的基礎入手，逐步引齣NLP的核心概念。比如，它會用非常生動形象的比喻來解釋什麼是分詞、詞性標注，還會通過清晰的代碼示例展示如何用Python庫來完成這些基礎任務。我尤其喜歡它在講解文本預處理部分時，花瞭很大篇幅來分析各種清洗技巧的優缺點，以及在不同場景下應該如何選擇。這一點對於初學者來說太重要瞭，很多時候我們隻知道怎麼做，但不知道為什麼這麼做，這本書正好彌補瞭這一點，讓我對NLP的理解不再是停留在“知其然”的層麵，而是真正“知其所以然”。

評分☆☆☆☆☆

我真的覺得這本書簡直是為我量身定做的！我之前嘗試過幾本關於NLP的書，但要麼是理論太枯燥，讀瞭幾頁就頭疼；要麼就是代碼示例太老舊，跑起來一大堆錯誤，根本無法學下去。這本書就完全沒有這些問題。它的語言風格非常平實易懂，沒有太多華麗的辭藻，但又恰恰好能把復雜的概念講明白。我特彆欣賞它在介紹各種NLP任務時，都會先給齣實際的應用場景，比如情感分析在電商評論中的應用，機器翻譯在跨語言交流中的重要性等等，這樣一來，學習的動力就十足瞭。而且，它在代碼實現上也非常注重實操性，給齣的示例代碼都非常清晰，注釋也很到位，即使是我這種Python新手，也能很快地理解並運行起來。更棒的是，它還引導我思考如何根據具體需求去優化模型，而不是僅僅停留在跑通代碼。這種“啓發式”的學習方式，讓我覺得自己在主動探索，而不是被動接受，這對於鞏固知識非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

我之前對NLP的一些概念，比如“語義理解”和“語言模型”一直有些模糊，感覺它們離我太遠瞭。但這本書用一種非常接地氣的方式，讓我對這些概念有瞭全新的認識。它不僅僅是教你如何寫代碼，更重要的是，它會引導你思考NLP背後的邏輯和思想。比如，在講解文本生成的時候，它會用一些有趣的例子來展示語言模型的強大之處，讓我感受到機器“理解”和“創造”語言的可能性。同時，它在講解一些高級話題，比如知識圖譜和問答係統時，雖然內容深度不減，但依舊保持瞭易讀性，讓我能夠在一個相對輕鬆的狀態下，接觸到前沿的NLP技術。這本書的價值，不僅僅在於教會我一項技能，更在於它點燃瞭我對NLP更深入探索的興趣，讓我看到瞭這個領域廣闊的未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的最大驚喜，就是它在講解過程中，總能抓住讀者的痛點。我之前在學習機器學習的時候，經常會遇到模型效果不佳的問題，但又不知道從何下手去優化。這本書在講解模型的選擇和調優部分，給齣瞭非常實用的指導。它不僅僅是告訴你有哪些模型，更重要的是，它會分析不同模型的優劣勢，以及在什麼樣的數據集和任務下，應該選擇哪種模型。例如，在講到深度學習模型在NLP中的應用時，它並沒有直接跳到復雜的神經網絡結構，而是先從經典的詞嚮量模型講起，再逐步引入RNN、LSTM、Transformer等，每一步都銜接得非常自然，而且會解釋清楚為什麼需要這樣的發展。這種循序漸進的教學方式，讓我覺得自己的知識體係搭建得越來越紮實，而不是零散的點。