包郵 Python文本分析+精通Python自然語言處理 2本 NLP數據文本挖掘處理技術書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• Python
• 自然語言處理
• NLP
• 文本分析
• 數據挖掘
• 文本處理
• 機器學習
• 圖書
• 技術
• 編程

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 機械工業

ISBN：9787111593249

商品編碼：27527398088

作者： （印）迪潘簡·撒卡爾（Dipanjan Sarkar）   

譯者： 閆龍川 高德荃 李君婷

叢書名： 數據科學與工程技術叢書

齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111593249

齣版日期：2018 年4月

開本：16開

版次：1-1

前言 
 1章自然語言基礎
1��1自然語言 
 1��1��1什麼是自然語言
1��1��2語言哲學
1��1��3語言習得和用法
1��2語言學
1��3語言句法和結構
1��3��1詞
1��3��2短語
1��3��3從句
1��3��4語法
1��3��5語序類型學
1��4語言語義
1��4��1詞匯語義關係
1��4��2語義網絡和模型
1��4��3語義錶示
1��5文本語料庫
1��5��1文本語料庫標注及使用

1��5��2熱門的語料庫
1��5��3訪問文本語料庫
1��6自然語言處理
1��6��1機器翻譯
1��6��2語音識彆係統
1��6��3問答係統
1��6��4語境識彆與消解
1��6��5文本摘要
1��6��6文本分類
1��7文本分析
1��8小結
2章Python語言迴顧
2��1瞭解Python
2��1��1Python之禪
2��1��2應用：何時使用Python
2��1��3缺點：何時不用Python
2��1��4Python實現和版本
2��2安裝和設置
2��2��1用哪個Python版本
2��2��2用哪個操作係統
2��2��3集成開發環境
2��2��4環境設置
2��2��5虛擬環境
2��3Python句法和結構
2��4數據結構和類型
2��4��1數值類型
2��4��2字符串
2��4��3列錶
2��4��4集閤
2��4��5字典
2��4��6元組
2��4��7文件
2��4��8雜項
2��5控製代碼流
2��5��1條件結構
2��5��2循環結構
2��5��3處理異常
2��6函數編程
2��6��1函數
2��6��2遞歸函數
2��6��3匿名函數
2��6��4迭代器
2��6��5分析器
2��6��6生成器
2��6��7itertools和functools模塊
2��7類
2��8使用文本
2��8��1字符串文字
2��8��2字符串操作和方法
2��9文本分析框架
2��10小結
3章處理和理解文本
3��1文本切分
3��1��1句子切分
3��1��2詞語切分
3��2文本規範化
3��2��1文本清洗
3��2��2文本切分
3��2��3刪除特殊字符
3��2��4擴展縮寫詞
3��2��5大小寫轉換
3��2��6刪除停用詞
3��2��7詞語校正
3��2��8詞乾提取
3��2��9詞形還原
3��3理解文本句法和結構
3��3��1安裝必要的依賴項
3��3��2機器學習重要概念
3��3��3詞性標注
3��3��4淺層分析
3��3��5基於依存關係的分析
3��3��6基於成分結構的分析
3��4小結
4章文本分類
4��1什麼是文本分類
4��2自動文本分類
4��3文本分類的藍圖
4��4文本規範化處理
4��5特徵提取
4��5��1詞袋模型
4��5��2TF�睮DF模型
4��5��3高級詞嚮量模型
4��6分類算法
4��6��1多項式樸素貝葉斯
4��6��2支持嚮量機
4��7評估分類模型
4��8建立一個多類分類係統
4��9應用
4��10小結
5章文本摘要
5��1文本摘要和信息提取
5��2重要概念
5��2��1文檔
5��2��2文本規範化
5��2��3特徵提取
5��2��4特徵矩陣
5��2��5奇異值分解
5��3文本規範化
5��4特徵提取
5��5關鍵短語提取
5��5��1搭配
5��5��2基於權重標簽的短語提取
5��6主題建模
5��6��1隱含語義索引
5��6��2隱含Dirichlet分布
5��6��3非負矩陣分解
5��6��4從産品評論中提取主題
5��7自動文檔摘要
5��7��1隱含語義分析
5��7��2TextRank算法
5��7��3生成産品說明摘要
5��8小結
6章文本相似度和聚類
6��1重要概念
6��1��1信息檢索
6��1��2特徵工程
6��1��3相似度測量
6��1��4無監督的機器學習算法
6��2文本規範化
6��3特徵提取
6��4文本相似度
6��5詞項相似度分析
6��5��1漢明距離
6��5��2曼哈頓距離
6��5��3歐幾裏得距離
6��5��4萊文斯坦編輯距離
6��5��5餘弦距離和相似度
6��6文檔相似度分析
6��6��1餘弦相似度
6��6��2海靈格-巴塔恰亞距離
6��6��3Okapi BM25排名
6��7文檔聚類
6��8佳影片聚類分析
6��8��1k�瞞eans聚類
6��8��2近鄰傳播聚類
6��8��3沃德凝聚層次聚類
6��9小結
7章語義與情感分析
7��1語義分析
7��2探索WordNet
7��2��1理解同義詞集
7��2��2分析詞匯的語義關係
7��3詞義消歧
7��4命名實體識彆
7��5分析語義錶徵
7��5��1命題邏輯
7��5��2一階邏輯
7��6情感分析
7��7IMDb電影評論的情感分析
7��7��1安裝依賴程序包
7��7��2準備數據集
7��7��3有監督的機器學習技術
7��7��4無監督的詞典技術
7��7��5模型性能比較
7��8小結 

探索文字的奧秘：深度解析文本數據背後的價值 在信息爆炸的時代，文字不僅僅是溝通的媒介，更蘊含著海量的數據和洞察。如何從海量的文本信息中挖掘齣有價值的知識，理解人類的語言，並利用這些洞察力解決實際問題，已成為當今科技和商業領域的核心挑戰之一。本書係正是為瞭應對這一挑戰而精心編纂，旨在為讀者提供一套係統、深入且實用的文本分析與自然語言處理（NLP）的知識體係。 第一捲：Python文本分析入門與進階 本書的開篇，我們將帶領讀者踏入Python文本分析的奇妙世界。Python以其簡潔的語法、豐富的庫生態以及強大的社區支持，已成為數據科學領域無可爭議的首選語言。本書將從最基礎的文本處理概念講起，逐步深入到復雜的文本分析技術。 核心內容概覽： 文本數據獲取與預處理： 我們將學習如何使用Python從各種來源（如文件、網絡爬蟲、API）獲取文本數據，並掌握必要的預處理技術，包括： 文本清洗： 移除噪聲字符、HTML標簽、特殊符號等，確保數據乾淨整潔。 分詞（Tokenization）： 將連續的文本分解為有意義的詞語或符號單元，這是後續分析的基礎。我們將介紹基於規則和統計的分詞方法，並探討不同語言（特彆是中文）分詞的挑戰與解決方案。 去除停用詞（Stop Word Removal）： 識彆並移除對文本意義影響不大的常見詞語（如“的”、“是”、“在”），突齣核心信息。 詞形還原（Lemmatization）與詞乾提取（Stemming）： 將詞語還原到其基本形式，減少詞匯的維度，提高分析效率。我們將深入比較這兩種方法的異同及其適用場景。 大小寫轉換、數字處理等： 標準化文本格式，為後續計算做好準備。 文本特徵錶示： 將文本轉化為計算機能夠理解和處理的數值形式是文本分析的關鍵步驟。本書將詳細介紹幾種主流的文本特徵錶示方法： 詞袋模型（Bag-of-Words, BoW）： 最基礎的文本錶示方法，關注詞語齣現的頻率，忽略詞語順序。我們將學習如何使用`CountVectorizer`等工具實現BoW。 TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）： 衡量一個詞語在文檔中的重要性，同時考慮其在整個語料庫中的普遍性。我們將詳細解析TF-IDF的計算原理，並學習使用`TfidfVectorizer`。 N-grams： 考慮詞語的組閤（如二元詞組、三元詞組），捕捉詞語之間的局部依賴關係，提升錶示的精細度。 詞嵌入（Word Embeddings）： 這是現代NLP領域的核心技術，將詞語映射到低維度的嚮量空間，捕捉詞語之間的語義關係。我們將深入介紹： Word2Vec（Skip-gram與CBOW）： 解釋其訓練機製，理解詞嚮量的含義。 GloVe： 結閤全局統計信息和局部上下文的詞嚮量模型。 FastText： 考慮詞語內部結構（子詞信息）的模型，對稀疏詞匯錶現更佳。 預訓練詞嚮量的使用： 如何加載和應用現有的預訓練詞嚮量模型，快速提升文本分析能力。 文本聚類與分類： 利用數值化的文本特徵，我們可以對文本進行組織和區分。 文本聚類： 將相似的文本分組，發現隱藏的主題和模式。我們將介紹K-Means、DBSCAN等聚類算法在文本數據上的應用，以及如何評估聚類效果。 文本分類： 將文本劃分到預定義的類彆中，實現自動化的信息歸檔、情感分析、垃圾郵件檢測等。我們將深入講解： 監督學習分類器： Naive Bayes（樸素貝葉斯）、Logistic Regression（邏輯迴歸）、Support Vector Machines（SVM）、Decision Trees（決策樹）、Random Forests（隨機森林）等。 深度學習分類器： Convolutional Neural Networks（CNN）和Recurrent Neural Networks（RNN）在文本分類中的應用，以及如何利用預訓練的詞嚮量加速模型訓練。 模型評估指標： 準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1-Score，以及混淆矩陣的解讀。 主題建模（Topic Modeling）： 發現文本集閤中潛藏的抽象主題。 Latent Dirichlet Allocation（LDA）： 最經典和常用的主題模型。我們將詳細講解LDA的生成過程，並學習如何使用Python庫（如`gensim`）實現LDA，解釋主題的含義。 其他主題模型： 簡要介紹Non-negative Matrix Factorization（NMF）等方法。 文本相似度計算： 衡量兩個文本之間的相似程度，應用於文檔去重、信息推薦、問答係統等。 基於嚮量的相似度： 餘弦相似度（Cosine Similarity）、歐氏距離（Euclidean Distance）等。 基於編輯距離的相似度： Levenshtein距離等。 Python常用文本分析庫實戰： NLTK（Natural Language Toolkit）： 經典的NLP庫，提供豐富的文本處理工具和語料庫。 spaCy： 高效、快速的NLP庫，專注於工業級應用。 gensim： 強大的主題建模和詞嚮量庫。 scikit-learn： 機器學習庫，包含豐富的文本特徵提取和分類模型。 第二捲：精通Python自然語言處理：深度挖掘語言的智慧 在掌握瞭文本分析的基礎知識後，本書的第二捲將帶領讀者進入更廣闊、更深入的自然語言處理（NLP）領域。我們將探索NLP在理解、生成和交互式應用中的核心技術，並重點關注如何利用Python實現這些高級功能，從而真正“精通”NLP。 核心內容概覽： 深度學習在NLP中的革命： 深度學習模型徹底改變瞭NLP的格局。我們將深入探討： 循環神經網絡（RNN）及其變體： LSTM（Long Short-Term Memory）與GRU（Gated Recurrent Unit）： 解決傳統RNN的梯度消失/爆炸問題，有效處理長序列依賴。我們將詳細解析其內部機製，並演示如何在文本序列建模中使用它們（如語言模型、序列標注）。 捲積神經網絡（CNN）在NLP中的應用： 雖然CNN常用於圖像處理，但其在文本特徵提取方麵也錶現齣色，尤其是在短文本分類、句子建模等方麵。 注意力機製（Attention Mechanism）： NLP領域的一項革命性技術，使模型能夠聚焦於輸入序列中的重要部分，極大地提升瞭模型性能，是Transformer模型的基石。 Transformer模型及其變種： 自注意力（Self-Attention）： Transformer的核心，允許模型並行處理序列，捕捉全局依賴。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）： 革命性的預訓練模型，通過掩碼語言模型和下一句預測任務進行預訓練，能夠生成強大的上下文相關的詞嚮量，並在多項NLP任務上取得瞭SOTA（State-of-the-Art）效果。我們將深入講解BERT的原理，並學習如何使用Hugging Face的`transformers`庫進行微調，應用於文本分類、命名實體識彆、問答等任務。 GPT（Generative Pre-trained Transformer）係列： 強大的生成式預訓練模型，在文本生成、摘要、翻譯等任務上錶現突齣。我們將探討GPT模型的生成原理，以及如何利用其進行創意寫作、代碼生成等。 其他Transformer模型： RoBERTa, XLNet, T5 等，瞭解它們在BERT和GPT基礎上的改進與發展。 高級NLP任務詳解與實踐： 命名實體識彆（Named Entity Recognition, NER）： 識彆文本中的專有名詞，如人名、地名、組織機構名等。我們將學習基於規則、基於統計（CRF）以及基於深度學習（BiLSTM-CRF, Transformer）的NER方法，並使用Python實現。 詞性標注（Part-of-Speech Tagging, POS Tagging）： 為文本中的每個詞語賦予其語法屬性（如名詞、動詞、形容詞）。 依存句法分析（Dependency Parsing）： 分析句子中詞語之間的語法關係，揭示句子的結構。 語義角色標注（Semantic Role Labeling, SRL）： 識彆句子中謂詞的論元結構，理解誰做瞭什麼、對誰做瞭等。 關係抽取（Relation Extraction）： 從文本中識彆實體之間的語義關係，例如“人物-所屬公司”、“藥物-治療疾病”。 文本摘要（Text Summarization）： 抽取式摘要： 從原文中選取關鍵句子組成摘要。 生成式摘要： 利用模型生成新的、概括性的文本摘要。我們將深入探討Seq2Seq模型、Transformer模型在生成式摘要中的應用。 機器翻譯（Machine Translation, MT）： 將一種語言的文本翻譯成另一種語言。我們將迴顧傳統的統計機器翻譯方法，並重點講解基於深度學習（Seq2Seq with Attention, Transformer）的機器翻譯模型。 問答係統（Question Answering, QA）： 根據用戶提齣的問題，從文本或知識庫中找到答案。我們將介紹基於檢索的QA和基於生成式的QA，以及如何利用BERT等模型構建強大的QA係統。 情感分析（Sentiment Analysis）與觀點挖掘（Opinion Mining）： 理解文本中蘊含的情感傾嚮（正麵、負麵、中性）和錶達的觀點。我們將深入探討基於詞典、基於機器學習以及基於深度學習的情感分析方法，並關注細粒度情感分析。 對話係統（Dialogue Systems）與聊天機器人（Chatbots）： 構建能夠與人類進行自然語言交互的係統。我們將介紹對話狀態跟蹤、意圖識彆、迴復生成等核心技術。 NLP模型評估與優化： 針對不同NLP任務的評估指標： BLEU, ROUGE, METEOR (機器翻譯、摘要), F1 score (NER, 分類), Perplexity (語言模型) 等。 超參數調優與模型解釋性： 如何科學地調整模型參數，以及如何理解模型的決策過程。 領域適應性與遷移學習： 如何將在大規模語料上訓練好的模型應用於特定領域的數據。 Python NLP工具鏈與生態： Hugging Face `transformers` 庫： 掌握其API，高效使用預訓練模型。 `spaCy` 的高級功能： 探索其管道（pipeline）、自定義組件等。 `NLTK` 的進一步應用： 學習其更高級的算法和數據集。 PyTorch / TensorFlow： 深度學習框架，用於構建和訓練自定義NLP模型。 本書係特色： 理論與實踐並重： 每一項技術都輔以詳細的理論講解和代碼實現，讀者可以通過動手實踐加深理解。 循序漸進，體係完整： 從基礎概念到前沿技術，由淺入深，構建完整的NLP知識體係。 聚焦Python實現： 充分利用Python豐富的NLP庫和深度學習框架，提供可執行的代碼示例。 貼近實際應用： 涵蓋瞭情感分析、信息抽取、問答係統、文本生成等多個實際應用場景，幫助讀者解決實際問題。 持續更新的趨勢： 關注NLP領域的最新發展，介紹Transformer等前沿模型，讓讀者掌握最有效的工具。 無論您是初學者希望踏入文本數據分析的領域，還是有一定基礎希望深入掌握NLP的尖端技術，本書係都將是您不可或缺的學習夥伴。通過本書的學習，您將能夠自信地駕馭海量的文本信息，從中提煉齣寶貴的洞察，並構建齣智能的語言處理應用，真正釋放文字數據的無限潛力。

評分☆☆☆☆☆

我接觸編程比較晚，最大的心理障礙就是麵對復雜的數據結構和算法時容易産生畏難情緒。我之前買過一些關於數據挖掘的書籍，結果發現它們要麼是基於R語言，對我這個Python用戶不太友好，要麼就是代碼寫得過於精簡，沒有足夠的注釋和上下文解釋，讓我看瞭半天也摸不著頭腦。這套書最大的優點在於其極高的“可讀性”和“友好度”。它在引入新概念時，總會先用一個非常具體、貼近生活的例子來打比方，比如用“圖書館檢索係統”來比喻倒排索引，用“偵探破案”來比喻文本特徵提取，這種方式極大地緩解瞭我的焦慮感。而且，幾乎每一個代碼塊後麵都會附帶詳細的解釋，說明每一行代碼在做什麼，為什麼這麼做，甚至連某些庫的參數調整背後的邏輯也解釋得很透徹。我感覺，這套書不是在“教我知識”，而是在“教我如何像一個文本分析師那樣思考和編程”。它讓我第一次體會到瞭，原來學習尖端技術也可以是這樣一種輕鬆愉快的體驗。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深軟件工程師，我一直想把我的後端服務能力延伸到利用非結構化數據進行更深層次的服務優化上，但市麵上關於Python和NLP結閤的書籍，往往側重於前端的數據展示或者算法的理論證明，很少有關於如何將這些分析能力高效、穩定地部署到生産環境的討論。這套書的後半部分給瞭我一個驚喜。它沒有止步於模型訓練和準確率評估，而是涉及到瞭如何使用Flask或Django這樣的Web框架來封裝訓練好的模型，實現實時的文本預測服務。雖然不是專門的DevOps書籍，但它提供的工程實踐建議非常務實，比如如何處理並發請求、如何進行模型版本管理的基本思路，這些都是我在實際工程中會遇到的痛點。這種“從數據到API”的完整流程展示，讓我看到瞭如何將一個純粹的數據分析項目轉化為一個可投入生産環境的軟件模塊。這對於我們這類追求效率和穩定性的工程師來說，價值遠超單純的算法介紹。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在職的互聯網産品經理，平時工作內容中需要大量分析用戶反饋、評論和客服記錄，但我的技術背景相對薄弱，一直苦於無法高效地從海量文本中提取有效信息。市麵上的很多NLP書籍要麼過於偏學術，公式堆砌，要麼就是代碼片段過於陳舊或針對特定場景。這套書給我的感覺是非常“貼近業務”。它的敘事方式很像一位經驗豐富的同事在手把手帶你入門。它沒有上來就拋齣復雜的深度學習模型，而是從最基礎的文本挖掘技術，比如TF-IDF權重計算、主題建模（LDA之類的）開始講起，這恰恰是我目前工作中最需要用到的技能。我尤其欣賞其中關於“如何將分析結果轉化為可嚮非技術人員展示的報告”的章節，它提供的不僅僅是技術實現，更是思維框架的轉變。看完前幾章，我已經能著手用Python腳本對過去三個月的産品評論數據進行初步的情感傾嚮分析瞭，這直接為我下個季度的工作重點提供瞭有力的數據支撐。這種即學即用的感覺，對於忙碌的職場人士來說，簡直是無價之寶。

評分☆☆☆☆☆

這套書簡直是為我這種剛踏入數據科學領域的新手量身打造的，我之前嘗試過一些零散的在綫教程，但總感覺缺乏係統性，知識點東一塊西一塊的，理解起來非常吃力。拿到這套書後，我最大的感受就是“豁然開朗”。它不是那種隻停留在理論層麵的教科書，而是實實在在地教你如何“動手”。比如，它在講解基礎的文本預處理時，不僅告訴你什麼是分詞、去除停用詞，還會非常細緻地展示在Python環境中，如何使用那些主流庫（我猜是NLTK或者spaCy）來實現這些操作，代碼示例清晰到連我這個編程初學者都能很快上手。最讓我驚喜的是，它似乎對“Pythonic”的編碼風格有特彆的強調，總是在不經意間透露齣一些讓代碼運行更優雅、效率更高的“小竅門”。我特彆欣賞它在講解每一個算法或技術點時，都會先鋪墊好必要的數學或統計學背景知識，這讓我不再是盲目地復製粘貼代碼，而是真正理解瞭背後驅動力是什麼。我感覺，光是把這本書裏所有代碼敲一遍並理解透徹，我的實戰能力就能上一個大颱階。它真的構建瞭一個從基礎概念到實際應用的完整學習路徑，填補瞭我知識體係中的巨大鴻溝。

評分☆☆☆☆☆

我之前在攻讀碩士學位時，接觸過一些經典的自然語言處理教材，比如Jurafsky和Martin那本，內容權威毋庸置疑，但那更像是一本工具書，閱讀體驗比較枯燥，而且很多例子偏嚮於英文文本處理，對中文語境的適應性較差。相比之下，這套書的閱讀體驗是革命性的。它的語言風格非常活潑，行文流暢，仿佛在和一位幽默的導師對話。我發現它對中文處理的細節關注得非常到位，比如在討論分詞策略時，它會深入剖析不同中文分詞器在處理網絡熱詞、專有名詞時的細微差彆和優劣，這是很多通用教材會忽略的。更重要的是，它在講解高級模型時，例如循環神經網絡（RNN）或注意力機製時，沒有直接跳到TensorFlow或PyTorch的復雜API調用，而是先用通俗的比喻或簡化的數學模型把核心思想解釋清楚，讓你先建立“直覺理解”，然後再過渡到代碼實現。這種循序漸進、注重理解而非死記硬背的方式，極大地降低瞭我學習前沿NLP技術的門檻。