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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
- 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。
- 边读边敲代码,每章的“试一试”务必动手完成,避免只看不练。
- 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。
- 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
- 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 文本分类
- 模块2 使用NLTK 3进行文本处理
- 第6章 标记文本与替换、校正单词
- 第7章 创建自定义语料库
- 第8章 词性标注与组块提取
- 第9章 文本分类实践
- 模块3 使用Python掌握自然语言处理
- 第10章 统计语言模型
- 第11章 词语形态学
- 第12章 词性标注与解析
- 第13章 语义分析与情感分析
- 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
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