Python实战：文本分析与计算语言学

"《自然语言处理与计算语言学：Python实践指南》是一本实用的教程，旨在帮助读者在现代文本数据分析时代利用Python、Gensim、spaCy和Keras等工具进行深度学习和自然语言处理（NLP）工作。作者Bhargav Srinivasa-Desikan深入浅出地讲解了在这个数字化时代，文本分析的重要性及其在商业决策、信息检索和用户行为理解等方面的应用。 本书首先引导读者了解NLP的基本概念和术语，介绍Python生态系统中的关键工具，如NLTK（自然语言工具包）和Scikit-learn，以便于数据预处理和清洗。接着，读者将学习如何使用spaCy进行高效的文本处理，包括词汇标记、句法分析和实体识别。 深入部分，读者将掌握如何运用统计学习方法，如Gensim的Topic Modeling算法，对文本进行主题建模和聚类，以及scikit-learn在文本挖掘中的应用。这些技术有助于提取文本中的模式和洞察力。此外，通过Keras，读者将学习如何应用深度学习技术，特别是神经网络模型，对文本进行高级分析，如情感分析和文本生成。 《自然语言处理与计算语言学》强调理论与实践相结合，不仅提供理论背景，还包含大量实战案例，让读者能够独立进行NLP项目，并充分利用Python丰富的工具库。这本书是想进入现代文本分析领域，或者寻求提升现有技能的开发人员和研究人员的理想选择。 通过阅读本书，读者将收获以下技能和知识： 1. 理解文本分析在当今社会的重要性和应用场景。 2. 掌握Python及其相关工具（如Gensim、spaCy和Keras）的使用。 3. 学习如何准备、清理和转换文本数据为适合分析的格式。 4. 实践使用spaCy进行基础到高级的文本处理操作。 5. 使用统计学习和深度学习技术解决实际的文本分析问题。 6. 学会如何在实际项目中选择合适的工具和技术。 这是一本全面而实用的指南，旨在帮助读者步入自然语言处理和计算语言学的殿堂，解锁海量文本数据背后的智慧。"