自然语言处理与计算语言学: Chinese Edition

Posts & Telecom Press · Bhargav Srinivasa-Desikan

ମଇ 2024 · Packt Publishing Ltd

ଏହି ଇବୁକ୍ ବିଷୟରେ

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。

ଲେଖକଙ୍କ ବିଷୟରେ

Bhargav Srinivasa-Desikan 是就职于法国INRIA公司(位于里尔)的一名研究人员。作为MODAL(数据分析与机器建模)小组的一员,致力于度量学习、预测聚合和数据可视化等研究领域。同时,他也是Python开源社区的一名活跃贡献者,在2016年度Google的夏季编程赛上,他通过Gensim实现了动态主题模型。Bhargav是欧洲和亚洲PyCons和PyDatas的常客,并使用Python进行文本分析教学。他也是Python机器学习软件包pycobra的维护者,还在Machine Learning Research杂志上发表过相关文章。