Python编程的自然语言处理指南
需积分: 43 83 浏览量
更新于2024-07-19
收藏 3.42MB PDF 举报
《自然语言处理入门:Python实践指南》(Natural Language Processing with Python)是一本由Steven Bird、Ewan Klein和Edward Loper合著的专业书籍,针对Python编程语言和自然语言处理(NLP)领域提供了深入的讲解。本书是2009年首次出版,版权属于作者们,享有所有权利。该书适合教育、商业或销售推广用途,电子版也在其官方网站以及Safari Books Online上提供。
书中内容涵盖了NLP的基础理论和实战技巧,包括但不限于词法分析、句法分析、语义理解、文本分类、情感分析、机器翻译等关键主题。通过Python语言,读者可以学习如何处理和解析文本数据,构建实用的自然语言处理系统。作者们以其清晰易懂的风格,结合丰富的实例和代码,引导读者逐步掌握NLP的核心概念和技术。
书中涉及了如下知识点:
1. **Python编程基础**:为后续NLP应用打下坚实的编程基础,包括Python语法、数据结构和常用库如NumPy和Pandas的使用。
2. **自然语言处理工具包**:介绍NLTK(Natural Language Toolkit),这是一个广泛使用的Python库,用于处理文本数据,包括分词、词性标注、命名实体识别等功能。
3. **文本处理流程**:讲解如何收集、清洗、预处理文本数据,以便进行后续的分析。
4. **语言模型**:探讨n-gram模型、隐马尔可夫模型(HMM)和概率图模型在语言建模中的应用。
5. **语法分析**:介绍上下文无关文法(CFG)、词法规则和句法分析器的实现。
6. **语义分析**:涉及词义消歧、同义词和反义词的处理,以及基于词向量的语义计算。
7. **文本分类与情感分析**:教授如何使用监督学习算法(如朴素贝叶斯、支持向量机等)进行文本分类,以及如何进行情感分析。
8. **机器翻译**:讲解基于统计和神经网络的机器翻译方法,以及如何使用Python构建简单的翻译系统。
9. **深度学习在NLP中的应用**:随着深度学习的兴起,书中也涉及了一些基础的深度学习模型,如循环神经网络(RNNs)和Transformer在序列标注和文本生成中的应用。
10. **案例研究与实战项目**:书中包含一系列实践项目,帮助读者将理论知识应用到实际场景中,提升理解和操作能力。
《自然语言处理入门:Python实践指南》是一本全面且实用的教材,无论是对NLP初学者还是有一定经验的开发人员,都是探索和掌握自然语言处理技术的宝贵资源。
2018-08-31 上传
2023-04-07 上传
2023-04-07 上传
2023-04-01 上传
2023-03-29 上传
2023-04-22 上传
2023-04-01 上传
2023-04-15 上传
2023-03-29 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/742f72732de043cc81b7d225f76f3004_bronzels.jpg!1)
石头ls
- 粉丝: 1
- 资源: 44
最新资源
- 多模态联合稀疏表示在视频目标跟踪中的应用
- Kubernetes资源管控与Gardener开源软件实践解析
- MPI集群监控与负载平衡策略
- 自动化PHP安全漏洞检测:静态代码分析与数据流方法
- 青苔数据CEO程永:技术生态与阿里云开放创新
- 制造业转型: HyperX引领企业上云策略
- 赵维五分享:航空工业电子采购上云实战与运维策略
- 单片机控制的LED点阵显示屏设计及其实现
- 驻云科技李俊涛:AI驱动的云上服务新趋势与挑战
- 6LoWPAN物联网边界路由器:设计与实现
- 猩便利工程师仲小玉:Terraform云资源管理最佳实践与团队协作
- 类差分度改进的互信息特征选择提升文本分类性能
- VERITAS与阿里云合作的混合云转型与数据保护方案
- 云制造中的生产线仿真模型设计与虚拟化研究
- 汪洋在PostgresChina2018分享:高可用 PostgreSQL 工具与架构设计
- 2018 PostgresChina大会:阿里云时空引擎Ganos在PostgreSQL中的创新应用与多模型存储