精通Python自然语言处理

本书是英文原版《Mastering Natural Language Processing with Python》的中文译本，由人民邮电出版社引进出版，属于以实践为导向的自然语言处理（NLP）技术指南。全书共10章，以Python与NLTK等工具为依托，按照NLP处理流程由浅入深地组织内容：先讲字符串层面的切分、标准化、替换校正、Zipf定律与编辑距离、Jaccard系数、Smith-Waterman等相似性度量；再讲统计语言建模，包括最大似然估计、隐马尔可夫模型估计、加法平滑、Good-Turing平滑、Kneser-Ney平滑、Witten-Bell平滑、回退与插值，以及用困惑度评估语言模型；随后进入形态学，讲解词干提取器、词形还原器、形态分析器与形态生成器的开发；第4至5章讨论词性标注与语法解析，涉及n-gram统计建模、分块器、Treebank建设、从CFG构造概率上下文无关文法、CYK与Earley线图解析算法；第6至9章则覆盖语义分析（命名实体识别、WordNet同义词集与词义消歧）、情感分析、信息检索（向量空间模型、隐性语义索引、文本摘要、问答系统）与语篇分析（中心理论、指代消解）；第10章介绍NLP系统评估指标。全书以代码实例串联算法原理，篇幅精炼，适合作为NLP入门之后的进阶实践读物。