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使用Python实现NLP项目的大量实践经验
Key Features
- NLTK是自然语言处理领域中非常受欢迎和广泛使用的Python库。
Book Description
NLTK是自然语言处理领域中非常受欢迎和广泛使用的Python库。NLTK的优点在于其简单性,其中大多数复杂的自然语言处理任务使用几行代码即可完成。本书旨在讲述如何用Python和NLTK解决各种自然语言处理任务并开发机器学习方面的应用。本书介绍了NLTK的基本模块,讲述了采用NLTK实现自然语言处理的大量技巧,讨论了一些文本处理方法和语言处理技术,展示了使用Python实现NLP项目的大量实践经验。本书主要内容包括文本挖掘/NLP任务中所需的所有预处理步骤,如何使用Python 3的NLTK 3进行文本处理,如何通过Python开展NLP项目。
本书适合NLP和机器学习领域的爱好者、Python程序员以及机器学习领域的研究人员阅读。
本书包括以下主要内容
• 使用词性标注和分块的方法对文本进行整理与清洗。
• 把文本标记为句子,把句子标记为单词。
• 文本分类和情感分析。
• 字符串匹配算法和归一化方法。
• 信息检索和文本摘要的概念。
• 使用Python解决各种NLP任务的方式。
What you will learn
- 使用词性标注和分块的方法对文本进行整理与清洗。
- 把文本标记为句子,把句子标记为单词。
- 文本分类和情感分析。
- 字符串匹配算法和归一化方法。
- 信息检索和文本摘要的概念。
- 使用Python解决各种NLP任务的方式。
Who this book is for
本书适合NLP和机器学习领域的爱好者、对文本处理感兴趣的读者、想要快速学习NLTK的资深Python程序员以及机器学习领域的研究人员阅读。
Table of contents
- 版权信息
- 版权
- 版权声明
- 内容提要
- 译者序
- 前言
- 资源与支持
- 模块1 NLTK基础知识
- 第1章 自然语言处理简介
- 第2章 文本的整理和清洗
- 第3章 词性标注
- 第4章 对文本的结构进行语法分析
- 第5章 NLP应用
- 第6章 文本分类
- 第7章 网络爬取
- 第8章 与其他Python库一同使用NLTK
- 第9章 使用Python进行社交媒体挖掘
- 第10章 大规模的文本挖掘
- 模块2 使用Python 3的NLTK 3进行文本处理
- 第1章 标记文本和WordNet的基础
- 第2章 替换和校正单词
- 第3章 创建语料库
- 第4章 词性标注
- 第5章 提取组块
- 第6章 转换组块与树
- 第7章 文本分类
- 第8章 分布式进程和大型数据集的处理
- 第9章 解析特定的数据类型
- 附录A 宾州treebank词性标签
- 模块3 使用Python掌握自然语言处理
- 第1章 使用字符串
- 第2章 统计语言模型
- 第3章 词语形态学——试一试
- 第4章 词性标注——识别单词
- 第5章 解析——分析训练数据
- 第6章 语义分析——意义重大
- 第7章 情感分析——我很高兴
- 第8章 信息检索——访问信息
- 第9章 话语分析——知识就是信仰
- 第10章 NLP系统的评估——性能分析
- 参考书目
Product information
- Title: Python和NLTK实现自然语言处理
- Author(s):
- Release date: February 2024
- Publisher(s): Packt Publishing
- ISBN: 9781835083451
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