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自然语言处理与计算语言学 Cover

自然语言处理与计算语言学

Chinese Edition

Paid access
|Jun 2024
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Python开源社区资深供稿人撰写 文本分析实用指南 计算语言学领域为数不多的作品之一 技术实用性强 侧重于技术细节的实现 提供源码下载

Key Features

  • 平衡了理论与实战案例之间的关系
  • 在掌握理论知识的同时,执运行自己的自然语言处理项目

Book Description

自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学,研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。计算语言学是指通过建立形式化的数学模型来分析、处理自然语言,并在计算机上用程序来实现分析和处理的过程,旨在以机器来模拟人的部分或全部语言能力的目的。
本书作为一本借助于Python编程语言以及各种开源工具(如Gensim、spaCy等)来执行文本分析、自然语言处理和计算语言学算法的图书,从应用层面介绍了相关的理论知识和所涉及的技术。《自然语言处理与计算语言学》共分为15章,其内容涵盖了文本分析的定义、使用Python进行文本分析的技巧、spaCy语言模型、Gensim工具、词性标注及其应用、NER标注及其应用、依存分析、主题模型、高级主题建模、文本聚类和文本分类、查询词相似度计算和文本摘要、词嵌入、使用深度学习处理文本、使用Keras和spaCy进行深度学习、情感分析与聊天机器人的原理介绍等。
本书很好地平衡了理论与实战案例之间的关系,因此你可以在掌握理论知识的同时,执运行自己的自然语言处理项目。你将发现Python这一自然语言处理工具所具有的丰富的生态系统,并将进入现代文本分析的有趣世界。
本书适合对自然语言处理的实现细节感兴趣的Python程序开发人员阅读。如果读者具备统计学的基本知识,对学习本书内容会大有裨益。

What you will learn

  • 如何使用合适的工具来标注、解析和建模文本
  • 掌握相应框架工具的使用知识
  • 何时为主题模型选择Gensim这样的工具
  • 何时使用Keras进行深度学习。

Who this book is for

本书适合对自然语言处理的实现细节感兴趣的程序开发人员阅读。

Table of Contents

  1. 什么是文本分析
  2. Python文本分析技巧
  3. spaCy语言模型
  4. Gensim:文本向量化、向量变换和n-grams的工具
  5. 词性标注及其应用
  6. NER标注及其应用
  7. 依存分析
  8. 主题模型
  9. 高级主题建模
  10. 文本聚类和文本分类
  11. 查询词相似度计算和文本摘要
  12. Word2Vec、Doc2Vec和Gensim
  13. 使用深度学习处理文本
  14. 使用Keras和spaCy进行深度学习
  15. 情感分析与聊天机器人
https://github.com/packtpublishing/natural-language-processing-and-computational-linguistics
PDF ISBN: 978-1-83620-334-6
Publisher: Packt Publishing Limited
Copyright owner: © 2024 Packt Publishing Limited
Publication date: 2024
Language: English
Pages: 233