Python自然语言处理 封面

Python自然语言处理

暂无评分
字数
810字
章节数
17
ISBN
9787115503343

标签

内容简介

《Python自然语言处理》是人民邮电出版社“Python自然语言处理”系列引进版,中文书名即《Python和NLTK自然语言处理》。全书由尼天·哈登尼亚、雅各布·帕金斯、迪蒂·乔普拉、尼什·斯乔希、伊提·摩突罗合著,译者林赐。全书以Python 3和NLTK 3为主要工具,按三个模块展开:模块1讲解文本挖掘与NLP任务的预处理基础,包括文本整理与清洗、句子切分、标记解析、词干提取、词形还原、停用词处理、拼写校正、词性标注、命名实体识别、句法分析与依存分析、信息抽取等;模块2聚焦NLTK 3的文本处理能力,包括创建自定义语料库、标记与替换单词、组块提取、文本分类;模块3进一步讲统计语言模型、词语形态学、解析、语义分析、情感分析和信息检索,并把上述技术串成可落地的机器学习应用。全书以“讲解+试一试”的方式组织,每章给出代码实践与小结,兼顾原理理解与动手实现,适合NLP领域初学者和有Python基础的开发者系统掌握NLTK工具链。

编辑推荐

这本书的价值在于把自然语言处理“怎么做”讲清楚了。它没有停留在概念介绍上,而是紧扣Python生态中最普及的NLTK,把文本清洗、分词、词性标注、组块、句法分析、情感分析、信息检索这些基础环节逐个落实到代码上,读完就能上手处理自己的语料。全书按“预处理—文本处理—实战应用”三层递进,结构清晰,适合作为NLP入门的第一本实作书,也适合作为已有经验者的NLTK速查手册。英文原版由Packt出版,属多作者合著的实战型教程;中文版由林赐翻译,共621页、约81万字,代码示例较完整。需要注意,NLTK属于经典工具链,深度学习方案本书基本没有涉及;若目标是Transformer类模型,还需另寻专门教材。建议配合Scikit-learn与机器学习基础一起学习,效果更好。

适合谁读

适合

  • 有Python基础、希望系统入门自然语言处理的开发者
  • 需要快速上手NLTK做文本清洗与分类的人员
  • 高校计算机、语言学相关专业做课程实验的学生
  • 数据分析师中需要处理文本与情感分析任务的人

不适合

  • 完全没有Python编程经验的零基础读者
  • 只想学习Transformer、大语言模型等深度学习方案的读者
  • 希望看到产业级大规模NLP系统架构的资深工程师

阅读建议

  1. 先通读模块1,把文本清洗与分词流程跑通,再进入后面的高级任务。
  2. 边读边敲代码,每章的“试一试”务必动手完成,避免只看不练。
  3. 配合《Python自然语言处理实战》或Scikit-learn文档补齐机器学习基础知识。
  4. 注意书中NLTK与Python版本较旧,实际运行前先升级依赖并调整API差异。

出版社简介

人民邮电出版社 中国 · 成立于 1953 年

人民邮电出版社以科技、计算机与信息通信类图书见长,并由此延伸至摄影、艺术、软件学习与励志成长等门类,形成较为多元的出版方向。库内图书既涵盖《重构与模式(修订版)》《华为交换机学习指南(第二版)》等计算机与通信技术读物,也收录《小王子(中英法彩绘典藏纪念版)》《了不起的盖茨比》《假如给我三天光明》等双语典藏类作品;《北京十年:1980-1990》与《鬼刀 WLOP个人插画作品集》则体现其在摄影与艺术领域的布局。作者资源包括安东尼·圣埃克苏佩里、海伦·凯勒、Joshua Kerievsky、王达、张兆增与WLOP等。

目录

  1. 模块1 NLTK基础知识
  2. 第1章 自然语言处理简介
  3. 第2章 文本的整理和清洗
  4. 第3章 词性标注
  5. 第4章 对文本的结构进行语法分析
  6. 第5章 文本分类
  7. 模块2 使用NLTK 3进行文本处理
  8. 第6章 标记文本与替换、校正单词
  9. 第7章 创建自定义语料库
  10. 第8章 词性标注与组块提取
  11. 第9章 文本分类实践
  12. 模块3 使用Python掌握自然语言处理
  13. 第10章 统计语言模型
  14. 第11章 词语形态学
  15. 第12章 词性标注与解析
  16. 第13章 语义分析与情感分析
  17. 第14章 信息检索

常见问题

这本书和《Python自然语言处理实战》是同一本吗
不是。本书中文正式书名为《Python和NLTK自然语言处理》,作者为尼天·哈登尼亚等,ISBN 9787115503343;《Python自然语言处理实战》是另一本不同作者、不同出版社的书。
书中使用的Python和NLTK版本是什么
本书以Python 3和NLTK 3为主要工具讲解,原英文版成书较早,部分API在更新的NLTK版本中已有变化,动手时需要对照官方文档调整。
需要哪些前置知识才能读懂
最好具备Python基础语法、列表与字典、函数和正则表达式的使用经验;对概率统计有初步了解会更容易理解统计语言模型章节。
本书是否讲解深度学习或大模型
基本不涉及。本书重心是NLTK工具链与经典机器学习方法,覆盖分类、情感分析和信息检索,深度学习方案需另找专门教材。

读者评论

查询本书

本站为索引目录:「全网查询」由您发起、在您的浏览器中运行,所列入口均指向第三方站点,请自行判断可用性。

同一作者

同类高分