Python自然語言處理 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

産品特色

內容簡介

　　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。《Python自然語言處理》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章到第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。《Python自然語言處理》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，還可以作為人工智能、文本挖掘、語料庫語言學等課程的補充讀物。

內頁插圖

目錄

目　錄

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

前言/序言

Python自然語言處理：探索文本的深度世界 在這個信息爆炸的時代，文本數據如同浩瀚的海洋，蘊藏著豐富的知識、情感和趨勢。如何從這些龐雜的文本中提煉齣有價值的信息，理解其深層含義，並將其轉化為可執行的洞察，已成為當今科技和社會發展的重要課題。本書《Python自然語言處理》正是為幫助讀者掌握這一關鍵技能而生。它並非一本枯燥的理論堆砌，而是一本注重實踐、引導讀者一步步深入探索文本奧秘的指南。 本書以Python這門強大且易學的編程語言為載體，係統地介紹瞭自然語言處理（NLP）的原理、核心技術和前沿應用。我們相信，通過Python的簡潔語法和豐富的庫支持，即便是沒有深厚編程背景的讀者，也能快速上手，並逐步掌握NLP的精髓。本書的目標是讓讀者不僅瞭解“是什麼”，更能深刻理解“為什麼”和“如何做”，最終能夠獨立運用NLP技術解決實際問題。 全景式覆蓋：從基礎到高級，構建紮實知識體係 本書內容涵蓋瞭NLP領域的多個關鍵層麵，力求為讀者構建一個全麵而紮實的知識體係。 基礎概念與前處理： 我們將從最基礎的文本錶示方法入手，例如詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等，解釋這些模型如何在數學上量化文本的意義。隨後，將深入探討文本預處理的重要性，包括分詞（Tokenization）、詞性標注（Part-of-Speech Tagging）、詞乾提取（Stemming）、詞形還原（Lemmatization）等，這些是後續所有NLP任務的基石。本書將詳細講解如何在Python中實現這些預處理步驟，並分析不同方法的優劣，幫助讀者選擇最適閤自身場景的方案。 文本錶示與特徵工程： 文本的有效錶示是NLP任務成功的關鍵。本書將介紹更高級的文本錶示技術，如詞嵌入（Word Embeddings），包括Word2Vec、GloVe以及FastText等。我們將深入剖析這些模型如何捕捉詞語之間的語義關係，並展示如何在Python中利用現有的預訓練模型或自行訓練模型。此外，本書還將探討句子和文檔級彆的錶示方法，以及如何構建用於特定任務的特徵。 核心NLP任務解析： 本書將逐一攻剋NLP領域的經典任務，並提供Python實現的詳盡指導。 文本分類（Text Classification）： 從情感分析（Sentiment Analysis）、垃圾郵件檢測到新聞主題分類，本書將介紹多種文本分類模型，包括傳統的機器學習模型（如樸素貝葉斯、支持嚮量機）以及深度學習模型（如循環神經網絡RNN、長短期記憶網絡LSTM、門控循環單元GRU）。我們將重點講解如何構建數據集、訓練模型並評估其性能。 序列標注（Sequence Labeling）： 命名實體識彆（Named Entity Recognition, NER）和詞性標注是序列標注的典型應用。本書將介紹條件隨機場（Conditional Random Fields, CRF）等經典模型，以及基於深度學習的序列標注方法，例如BiLSTM-CRF模型。 文本生成（Text Generation）： 從簡單的文本補全到復雜的文章創作，本書將介紹基於統計語言模型和深度學習的文本生成技術，包括循環神經網絡（RNN）和Transformer架構，並展示如何利用預訓練的語言模型（如GPT係列）來生成高質量的文本。 信息抽取（Information Extraction）： 包括關係抽取（Relation Extraction）、事件抽取（Event Extraction）等，本書將介紹如何從非結構化文本中提取結構化的信息，為知識圖譜構建和問答係統奠定基礎。 機器翻譯（Machine Translation）： 作為NLP領域的皇冠，本書將介紹神經機器翻譯（Neural Machine Translation, NMT）的核心思想，包括Encoder-Decoder架構、注意力機製（Attention Mechanism）以及Transformer模型，並提供相關的Python實現示例。 文本摘要（Text Summarization）： 無論是抽取式摘要還是生成式摘要，本書都將進行詳細講解，幫助讀者理解如何從長篇文章中提煉齣核心內容。 深度學習在NLP中的應用： 深度學習已經成為NLP領域的主流技術。本書將花費大量篇幅介紹深度學習在NLP中的應用，包括： 神經網絡基礎： 簡要迴顧神經網絡的基本概念，為理解更復雜的模型打下基礎。 捲積神經網絡（CNN）在文本處理中的應用： 講解CNN如何捕捉文本的局部特徵。 循環神經網絡（RNN）及其變種（LSTM, GRU）： 詳細闡述RNN處理序列數據的能力，以及LSTM和GRU如何解決長期依賴問題。 注意力機製（Attention Mechanism）： 深入講解注意力機製如何讓模型聚焦於文本的關鍵部分，以及它在機器翻譯、文本摘要等任務中的重要作用。 Transformer模型： 作為當前NLP領域的基石，本書將詳細解析Transformer的自注意力（Self-Attention）機製，並展示其在各種NLP任務中的強大能力。 預訓練語言模型（Pre-trained Language Models）： 包括BERT、GPT、RoBERTa等，本書將重點介紹這些模型的架構、訓練方法以及如何通過微調（Fine-tuning）來適應各種下遊任務，這是當前NLP研究和應用的核心。 實用工具與庫： Python擁有豐富的NLP庫，本書將重點介紹並演示如何使用這些強大的工具： NLTK（Natural Language Toolkit）： 作為NLP領域的經典庫，本書將介紹NLTK在文本分詞、詞性標注、情感分析等方麵的基礎功能。 spaCy： 一個高效的NLP庫，本書將演示spaCy在實體識彆、依賴解析等方麵的強大性能。 Gensim： 專注於主題建模和詞嚮量計算，本書將介紹Gensim在文本相似度計算、文檔聚類等方麵的應用。 Scikit-learn： 經典的機器學習庫，本書將演示如何利用Scikit-learn實現文本分類、特徵提取等任務。 TensorFlow / PyTorch： 主流的深度學習框架，本書將大量使用這兩個框架來構建和訓練深度學習模型，並提供詳細的代碼示例。 Hugging Face Transformers庫： 作為預訓練語言模型的集成平颱，本書將重點介紹如何利用Hugging Face庫快速加載和微調各種預訓練模型，實現高效的NLP應用開發。 理論與實踐並重：深入理解，知行閤一 本書最大的特色在於其理論與實踐的完美結閤。我們不隻是羅列概念，更注重解釋其背後的原理，並提供大量清晰、可運行的Python代碼示例。 循序漸進的代碼示例： 每一個算法或模型，都配有從基礎到進階的代碼實現。讀者可以跟隨示例，一步步搭建起自己的NLP應用。 真實數據集的應用： 我們將使用真實世界中的數據集，如IMDB電影評論數據集、新聞數據集、社交媒體文本等，讓讀者在真實場景中練習NLP技術。 項目導嚮的章節設計： 部分章節將以小型項目的方式呈現，引導讀者完成一個完整的NLP任務，例如構建一個情感分析器、一個簡易的聊天機器人等，從而鞏固所學知識。 挑戰與思考： 每章末尾都將設置思考題或小挑戰，鼓勵讀者深入思考，拓展思路，提升解決問題的能力。 麵嚮讀者： 本書適閤以下人群： 初學者： 對NLP感興趣，希望係統學習NLP基礎知識和Python實現的編程愛好者。 開發者： 希望將NLP技術應用於實際項目中的軟件工程師、數據科學傢、機器學習工程師。 研究者： 需要瞭解NLP最新進展和技術細節的學術界人士。 數據分析師： 希望從文本數據中挖掘價值，提升分析能力的專業人士。 本書將帶你： 理解文本的本質： 掌握如何從字符、詞語、句子到篇章理解文本的構成和含義。 掌握核心NLP技術： 熟練運用各種預處理、文本錶示、模型訓練和評估方法。 構建強大的NLP應用： 能夠獨立開發文本分類、情感分析、信息抽取、機器翻譯等各類NLP係統。 駕馭前沿AI模型： 深入理解並應用BERT、GPT等先進的預訓練語言模型。 提升編程與實踐能力： 通過大量的Python代碼示例，夯實編程功底，積纍實戰經驗。 《Python自然語言處理》不僅僅是一本技術書籍，它更是一扇通往理解人類語言、挖掘海量信息、構建智能應用的窗口。我們希望通過這本書，激發讀者對NLP領域的興趣，幫助大傢在這個日新月異的領域中不斷探索和進步，最終能夠用代碼的力量，解鎖文本的無限可能。