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Python文本分析(原書第2版)/數據科學與工程技術叢書

作者：(印度)迪潘簡·薩卡爾|責編:李美瑩|譯者:閆龍川//高德荃//李君婷
出版社：機械工業
ISBN：9787111666776

出版日期：2020/10/01
裝幀：平裝
頁數：429

人民幣：RMB 129 元售價：元

內容大鋼

面對自然語言處理和文本分析應用，解決問題的正確技術是什麼？文本摘要如何真正有效？哪些才是解決多類文本分類的最佳框架？本書通過將數學和理論概念與現實用例的Python實現相結合，全面介紹了文本分析的相關概念、技術、工具及實踐，可幫助你快速掌握文本分析技術，解決實際問題。
本書首先介紹與文本分析相關的自然語言基本概念以及Python語言的特點、特性和常用功能，然後結合示例代碼詳細闡述文本理解與處理、文本分類、文本摘要、文本相似度與聚類、語義與情感分析等內容。通過本書，你可以全面掌握文本分析的基礎技術和機器學習的一些經典方法，包括SVM、貝葉斯分類器、k-均值聚類、層次聚類等，為進一步的學習和研究奠定基礎。

作者介紹

(印度)迪潘簡·薩卡爾|責編:李美瑩|譯者:閆龍川//高德荃//李君婷

譯者序
推薦序
前言
致謝
作者簡介
技術審校者簡介
第1章  自然語言處理基礎
  1.1  自然語言
    1.1.1  什麼是自然語言
    1.1.2  語言哲學
    1.1.3  語言習得和用法
  1.2  語言學
  1.3  語言句法和結構
    1.3.1  單詞
    1.3.2  短語
    1.3.3  從句
    1.3.4  語法
    1.3.5  語序類型學
  1.4  語言語義
    1.4.1  辭彙語義關係
    1.4.2  語義網路和模型
    1.4.3  語義表示
  1.5  文本語料庫
    1.5.1  文本語料庫標注及使用
    1.5.2  流行的語料庫
    1.5.3  訪問文本語料庫
  1.6  自然語言處理
    1.6.1  機器翻譯
    1.6.2  語音識別系統
    1.6.3  問答系統
    1.6.4  上下文識別與消解
    1.6.5  文本摘要
    1.6.6  文本分類
  1.7  文本分析
  1.8  機器學習
  1.9  深度學習
  1.10  本章小結
第2章  Python自然語言處理
  2.1  了解Python
  2.2  Python之禪
  2.3  應用：何時使用Python
  2.4  缺點：何時不用Python
  2.5  Python的實現和版本
  2.6  建立強大的Python環境
    2.6.1  用哪個Python版本
    2.6.2  用哪個操作系統
    2.6.3  集成開發環境
    2.6.4  環境設置
    2.6.5  軟體包管理
    2.6.6  虛擬環境

  2.7  Python語法和結構
  2.8  使用文本數據
    2.8.1  字元串文字
    2.8.2  表示字元串
    2.8.3  字元串操作和方法
  2.9  基本的文本處理和分析：綜合案例
  2.10  自然語言處理框架
  2.11  本章小結
第3章  處理和理解文本
第4章  用於文本表示的特徵工程
第5章  文本分類
第6章  文本摘要和主題模型
第7章  文本相似度和聚類
第8章  語義分析
第9章  情感分析
第10章  深度學習的前景

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