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精通Python自然语言处理
	定价	59.00
	出版社	人民邮电出版社
	版次	第1版
	出版时间	2017年08月
	开本	16开
	作者	Deepti Chopra
	装帧	平装
	页数	208
	字数	274
	ISBN编码	9787115459688

内容介绍
自然语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之—。 本书是学习自然语言处理的—本综合学习指南，介绍了如何用Python实现各种NLP任务，以帮助读者创建基于真实生活应用的项目。全书共10章，分别涉及字符串操作、统计语言建模、形态学、词性标注、语法解析、语义分析、情感分析、信息检索、语篇分析和NLP系统评估等主题。 本书适合熟悉Python语言并对自然语言处理开发有—定了解和兴趣的读者阅读参考。

作者介绍
对自然语言处理理论和算法感兴趣的读者，Python程序员对自然语言处理理论和算法感兴趣的读者，Python程序员对自然语言处理理论和算法感兴趣的读者，Python程序员

关联推荐
用Python开发令人惊讶的NLP项目
目录

第1章 字符串操作 1
1.1　切分 1
1.1.1　将文本切分为语句 2
1.1.2　其他语言文本的切分 2
1.1.3　将句子切分为单词 3
1.1.4　使用TreebankWordTokenizer
执行切分 4
1.1.5　使用正则表达式实现
切分 5
1.2　标准化 8
1.2.1　消除标点符号 8
1.2.2　文本的大小写转换 9
1.2.3　处理停止词 9
1.2.4　计算英语中的停止词 10
1.3　替换和校正标识符 11
1.3.1　使用正则表达式替换
单词 11
1.3.2　用另—个文本替换文本的
示例 12
1.3.3　在执行切分前先执行替换操作 12
1.3.4　处理重复字符 13
1.3.5　去除重复字符的示例 13
1.3.6　用单词的同义词替换 14
1.3.7　用单词的同义词替换的
示例 15
1.4　在文本上应用Zipf定律 15
1.5　相似性度量 16
1.5.1　使用编辑距离算法执行相似性度量 16
1.5.2　使用Jaccard系数执行相似性度量 18
1.5.3　使用Smith Waterman距离算法执行相似性度量 19
1.5.4　其他字符串相似性度量 19
1.6　小结 20
第2章 统计语言建模 21
2.1　理解单词频率 21
2.1.1　为给定的文本开发
MLE 25
2.1.2　隐马尔科夫模型估计 32
2.2　在MLE模型上应用平滑 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　为MLE开发—个回退机制 41
2.4　应用数据的插值以便获取混合
搭配 42
2.5　通过复杂度来评估语言模型 42
2.6　在语言建模中应用
Metropolis-Hastings算法 43
2.7　在语言处理中应用Gibbs
采样法 43
2.8　小结 46
第3章 形态学：在实践中学习 47
3.1　形态学简介 47
3.2　理解词干提取器 48
3.3　理解词形还原 51
3.4　为非英文语言开发词干
提取器 52
3.5　形态分析器 54
3.6　形态生成器 56
3.7　搜索引擎 56
3.8　小结 61
第4章 词性标注：单词识别 62
4.1　词性标注简介 62
默认标注 67
4.2　创建词性标注语料库 68
4.3　选择—种机器学习算法 70
4.4　涉及n-gram的统计建模 72
4.5　使用词性标注语料库开发
分块器 78
4.6　小结 80
第5章 语法解析：分析训练资料 81
5.1　语法解析简介 81
5.2　Treebank建设 82
5.3　从Treebank提取上下文无关
文法规则 87
5.4　从CFG创建概率上下文无关
文法 93
5.5　CYK线图解析算法 94
5.6　Earley线图解析算法 96
5.7　小结 102
第6章 语义分析：意义很重要 103
6.1　语义分析简介 103
6.1.1　NER简介 107
6.1.2　使用隐马尔科夫模型的
NER系统 111
6.1.3　使用机器学习工具包训练
NER 117
6.1.4　使用词性标注执行
NER 117
6.2　使用Wordnet生成同义词
集id 119
6.3　使用Wordnet进行词义消歧 122
6.4　小结 127
第7章 情感分析：我很快乐 128
7.1　情感分析简介 128
7.1.1　使用NER执行情感
分析 134
7.1.2　使用机器学习执行情感
分析 134
7.1.3　NER系统的评估 141
7.2 小结 159
第8章 信息检索：访问信息 160
8.1 信息检索简介 160
8.1.1　停止词删除 161
8.1.2　使用向量空间模型进行
信息检索 163
8.2　向量空间评分及查询操作符
关联 170
8.3　使用隐性语义索引开发IR
系统 173
8.4　文本摘要 174
8.5　问答系统 176
8.6　小结 177
第9章 语篇分析：理解才是可信的 178
9.1　语篇分析简介 178
9.1.1　使用中心理论执行语篇
分析 183
9.1.2　指代消解 184
9.2　小结 188
第10章 NLP系统评估：性能分析 189
10.1　NLP系统评估要点 189
10.1.1　NLP工具的评估（词性标注器、词干提取器及形态分析器） 190
10.1.2　使用黄金数据执行解析器
评估 200
10.2　IR系统的评估 201
10.3　错误识别指标 202
10.4　基于词汇搭配的指标 202
10.5　基于句法匹配的指标 207
10.6　使用浅层语义匹配的指标 207
10.7　小结 208

机器学习的黎明：揭示数据背后的智能 在信息爆炸的时代，数据以惊人的速度增长，蕴藏着巨大的价值和深刻的洞察。然而，这些原始数据往往杂乱无章，难以理解，更不用说从中提炼出 actionable intelligence。如何有效地从海量数据中挖掘出有用的模式、预测未来的趋势，并最终赋能决策，是当前亟需解决的关键问题。 本书正是为了应对这一挑战而诞生的。它将带领读者踏上一段激动人心的探索之旅，深入理解机器学习这一强大的技术领域。机器学习，顾名思义，是通过让计算机“学习”数据中的规律，从而在没有明确编程指令的情况下做出预测或决策。它并非魔法，而是建立在一系列精妙的算法和统计模型之上，通过对数据的分析、训练和优化，赋予机器智能。 为什么选择机器学习？ 机器学习的应用场景几乎无处不在，并且正在深刻地改变着我们的生活和工作方式： 个性化推荐系统： 从电商平台的商品推荐，到视频网站的内容推送，再到音乐应用的歌单生成，机器学习都在幕后默默工作，理解用户的喜好，提供量身定制的体验。 图像与语音识别： 智能手机中的人脸解锁、语音助手（如Siri、小爱同学），以及自动驾驶汽车中的障碍物检测，都离不开机器学习在图像和语音理解方面的突破。 金融领域的风险评估与欺诈检测： 银行利用机器学习模型来评估贷款申请人的信用风险，及时发现可疑的交易行为，保护用户的财产安全。 医疗健康领域的疾病诊断与药物研发： 机器学习能够分析医学影像，辅助医生进行疾病诊断；还能加速新药的研发过程，缩短上市时间。 自然语言处理（NLP）： 尽管本书不直接涵盖NLP的具体技术，但机器学习是NLP领域的基石。从文本情感分析到机器翻译，再到智能问答，都依赖于机器学习模型来理解和生成人类语言。 工业自动化与预测性维护： 在制造业中，机器学习可以优化生产流程，预测设备故障，减少停机时间，提高生产效率。 科研领域的模式发现： 在天文学、生物学、物理学等众多科研领域，机器学习被用于分析海量实验数据，发现隐藏的规律，推动科学发现。 本书的独特价值与内容概览 本书并非简单罗列枯燥的算法公式，而是力求以一种直观、易懂的方式，帮助读者建立起对机器学习核心概念的深刻理解，并掌握实际操作的技能。我们将从以下几个关键方面展开： 第一部分：机器学习的基石——理解数据与模型 数据的重要性与预处理： 任何机器学习项目的成功都离不开高质量的数据。本部分将深入探讨数据的收集、清洗、转换和特征工程等关键步骤。我们会学习如何处理缺失值、异常值，如何进行特征缩放和编码，以及如何从原始数据中提取出对模型最有价值的信息。理解数据的特性，为后续模型的构建打下坚实的基础。 监督学习的核心思想： 监督学习是最常见的机器学习范式之一，它涉及通过带有标签的数据来训练模型。我们将详细介绍回归（预测连续数值，如房价、股票价格）和分类（预测离散类别，如垃圾邮件识别、图像类别判断）这两个核心任务。 无监督学习的探索： 无监督学习则是在没有标签的数据中寻找隐藏的结构和模式。聚类（将相似的数据点分组）和降维（减少数据的维度，简化模型复杂度）将是本部分的重点，它们在数据探索和特征提取方面扮演着至关重要的角色。 模型评估与选择： 构建模型只是第一步，如何判断一个模型的优劣，选择最适合特定任务的模型，是至关重要的。我们将学习各种评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差等），理解过拟合和欠拟合的概念，并掌握交叉验证等模型选择技术。 第二部分：核心算法的深度剖析与实践 线性模型： 从最基础的线性回归和逻辑回归开始，我们将逐步深入理解这些简单却强大的模型。它们是许多复杂算法的基础，并且在许多场景下表现出色。 决策树与集成学习： 决策树以其直观易懂的特性，成为机器学习中的重要工具。在此基础上，我们将进一步探讨集成学习技术，如随机森林（Random Forest）和梯度提升（Gradient Boosting），它们通过组合多个弱学习器，显著提升模型的性能和鲁棒性。 支持向量机（SVM）： SVM是一种强大而灵活的分类算法，尤其在处理高维数据和非线性可分问题时表现出色。我们将深入理解其核技巧的原理，以及如何利用SVM解决实际问题。 K近邻（K-NN）： K-NN算法以其简洁的原理和易于实现的特点，在分类和回归任务中都有广泛应用。我们将探讨其工作机制以及影响其性能的关键参数。 朴素贝叶斯（Naive Bayes）： 朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的概率分类器，尤其在文本分类等领域表现优异。我们将学习其“朴素”假设的含义以及如何利用它进行预测。 第三部分：构建强大的机器学习流水线——从理论到实践 Scikit-learn实战： 作为Python中最流行和功能最强大的机器学习库，Scikit-learn将贯穿本书的实践部分。我们将学习如何利用Scikit-learn轻松实现上述各种算法，进行数据预处理，模型训练，评估和调优。 模型调优与超参数优化： 仅仅训练模型是不够的，为了获得最佳性能，我们需要对模型进行精细的调优。本书将介绍网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）等超参数优化技术，帮助读者找到模型的“黄金参数”。 特征工程的进阶技巧： 好的特征工程能够事半功倍。我们将探讨更高级的特征工程技术，如多项式特征、交互特征的创建，以及如何利用降维技术（如PCA）来提取更具代表性的特征。 实际案例分析： 理论结合实践是本书的核心理念。我们将通过一系列精心设计的实际案例，涵盖不同领域的应用，如客户流失预测、信用评分、商品销量预测等。通过这些案例，读者将能够将所学知识融会贯通，并应用于解决真实世界的问题。 本书的目标读者 本书适合以下人群： 对机器学习充满好奇，希望系统学习其原理和应用的初学者。 已经具备一定编程基础（特别是Python），希望将其应用于数据分析和模型构建的开发者。 数据分析师、业务分析师，希望通过机器学习提升数据洞察和预测能力。 对人工智能和数据科学领域感兴趣的在校学生和研究人员。 任何希望理解数据驱动决策，并掌握相关技术的专业人士。 展望未来 机器学习并非终点，而是通往人工智能更广阔领域的起点。掌握了机器学习的核心技能，你将有能力去探索更高级的技术，如深度学习，并为解决更复杂、更具挑战性的问题奠定坚实的基础。 拿起这本书，让我们一起开启这段激动人心的机器学习之旅，用数据驱动智能，洞悉未来！