NLP与图像处理实战：Jieba与Gensim应用指南

"《数据分析与人工智能实践之自然语言处理与图像处理》是一本深入探讨数据科学领域中自然语言处理和图像处理实践的教程。该书分为两部分，下半部分主要关注这两个关键领域的具体技术和应用。 自然语言处理部分首先介绍了自然语言处理的基本原理，如冯志伟的《自然语言处理简明教程》为入门指南。学习者可以通过京东提供的何晓冬的视频讲座了解自然语言处理的突破进展，如依赖解析、语义建模和词性标注等实战技能。此外，LTP（Language Technology Platform）也被提及，作为一款实用工具，用于处理自然语言理解和NLP任务。书中还推荐了微信文章，帮助新手理解常见问题，例如NLP中的词义消歧。 Gensim是一款重要的Python库，用于进行可扩展的统计语义分析。它能帮助分析文本的语义结构，检索语义相似的文档，并且支持多种主题模型算法，如TF-IDF、LSA、LDA和word2vec。学习者可以访问其官网（<https://radimrehurek.com/gensim/>）获取安装指南和入门教程，通过Corpora and Vector Spaces概念掌握核心操作。 图像处理方面，虽然具体内容没有在提供的部分详细介绍，但可以推测这部分会涵盖Scikit-image和Pillow的介绍。Scikit-image是一种广泛使用的Python库，用于图像处理和计算机视觉任务，而Pillow则提供了基本的图像处理功能。读者可以预期会学习到如何使用这些工具进行图像数据的预处理、特征提取和分析。 该资源旨在帮助读者深入了解和实践自然语言处理和图像处理技术，提供丰富的理论知识和实战案例，适合希望在这个领域深入探索的数据分析师、AI工程师以及对这两个主题感兴趣的读者。通过阅读和实践书中的内容，读者将能够提升数据分析和人工智能项目中的实际应用能力。"