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Python中文自然语言处理基础与实战 版权信息
- ISBN：9787115566881
- 条形码：9787115566881 ; 978-7-115-56688-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
Python中文自然语言处理基础与实战 本书特色
欢迎加入人邮大数据教师服务群：6698198711.内容契合“1+X”证书制度试点工作中的大数据应用开发（Python）职业技能高级证书考核标准2.全书与真实案例相结合，方便读者系统学习并动手实践3.全书紧扣任务需求展开，不堆积知识点，着重于思路的启发与解决方案的实施
Python中文自然语言处理基础与实战 内容简介
本书以Python自然语言处理的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍Python自然语言处理的重要内容。全书共12章，内容包括绪论、语料库、正则表达式、中文分词技术、词性标注与命名实体识别、关键词提取、文本向量化、文本分类与文本聚类、文本情感分析、NLP中的深度学习技术、智能问答系统，以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现垃圾短信分类。本书包含实训和课后习题，帮助读者通过练习和操作实践，巩固所学内容。 本书可作为“1+X”证书制度试点工作中“大数据应用开发（Python）”职业技能等级证书的教学和培训用书，也可以作为高校数据科学或人工智能相关专业的教材，还可作为机器学习爱好者的自学用书。
Python中文自然语言处理基础与实战 目录
第 1章 绪论 1
1．1 自然语言处理概述 1
1．1．1 NLP的发展历程 2
1．1．2 NLP研究内容 3
1．1．3 NLP的几个应用场景 4
1．1．4 NLP与人工智能技术 5
1．1．5 学习NLP的难点 6
1．2 NLP基本流程 6
1．2．1 语料获取 6
1．2．2 语料预处理 7
1．2．3 文本向量化 7
1．2．4 模型构建 7
1．2．5 模型训练 7
1．2．6 模型评价 8
1．3 NLP的开发环境 8
1．3．1 Anaconda安装 8
1．3．2 Anaconda应用介绍 9
小结 14
课后习题 14
第 2章 语料库 16
2．1 语料库概述 16
2．1．1 语料库简介 16
2．1．2 语料库的用途 17
2．2 语料库的种类与构建原则 17
2．2．1 语料库的种类 17
2．2．2 语料库的构建原则 18
2．3 NLTK 19
2．3．1 NLTK简介 19
2．3．2 安装步骤 19
2．3．3 NLTK中函数的使用 21
2．4 语料库的获取 23
2．4．1 获取NLTK语料库 23
2．4．2 获取网络在线语料库 30
2．5 任务：语料库的构建与应用 32
2．5．1 构建作品集语料库 32
2．5．2 武侠小说语料库分析 33
小结 35
实训 35
实训1 构建语料库 35
实训2 《七剑下天山》语料库分析 36
课后习题 36
第3章 正则表达式 38
3．1 正则表达式的概念 38
3．1．1 正则表达式函数 38
3．1．2 正则表达式的元字符 40
3．2 任务：正则表达式的应用 43
3．2．1 《西游记》字符过滤 43
3．2．2 自动提取人名与电话号码 44
3．2．3 提取网页标签信息 45
小结 46
实训 46
实训1 过滤《三国志》中的字符 46
实训2 提取地名与邮编 46
实训3 提取网页标签中的文本 46
课后习题 47
第4章 中文分词技术 48
4．1 中文分词简介 48
4．2 基于规则分词 48
4．2．1 正向*大匹配法 49
4．2．2 逆向*大匹配法 49
4．2．3 双向*大匹配法 50
4．3 基于统计分词 51
4．3．1 n元语法模型 51
4．3．2 隐马尔可夫模型相关概念 55
4．4 中文分词工具jieba 62
4．4．1 基本步骤 63
4．4．2 分词模式 63
4．5 任务：中文分词的应用 64
4．5．1 HMM中文分词 64
4．5．2 提取新闻文本中的高频词 68
小结 69
实训 70
实训1 使用HMM进行中文分词 70
实训2 提取文本中的高频词 70
课后习题 70
第5章 词性标注与命名实体识别 72
5．1 词性标注 72
5．1．1 词性标注简介 72
5．1．2 词性标注规范 73
5．1．3 jieba词性标注 74
5．2 命名实体识别 77
5．2．1 命名实体识别简介 77
5．2．2 CRF模型 78
5．3 任务：中文命名实体识别 82
5．3．1 sklearn-crfsuite库简介 83
5．3．2 命名实体识别流程 83
小结 90
实训 中文命名实体识别 90
课后习题 91
第6章 关键词提取 92
6．1 关键词提取技术简介 92
6．2 关键词提取算法 93
6．2．1 TF-IDF算法 93
6．2．2 TextRank算法 94
6．2．3 LSA与LDA算法 96
6．3 任务：自动提取文本关键词 103
小结 109
实训 109
实训1 文本预处理 109
实训2 使用TF-IDF算法提取关键词 109
实训3 使用TextRank算法提取关键词 110
实训4 使用LSA算法提取关键词 110
课后习题 110
第7章 文本向量化 112
7．1 文本向量化简介 112
7．2 文本离散表示 113
7．2．1 独热表示 113
7．2．2 BOW模型 113
7．2．3 TF-IDF表示 114
7．3 文本分布式表示 114
7．3．1 Word2Vec模型 114
7．3．2 Doc2Vec模型 118
7．4 任务：文本相似度计算 120
7．4．1 Word2Vec词向量的训练 121
7．4．2 Doc2Vec段落向量的训练 122
7．4．3 计算文本的相似度 124
小结 128
实训 128
实训1 实现基于Word2Vec模型的新闻语料词向量训练 128
实训2 实现基于Doc2Vec模型的新闻语料段落向量训练 128
实训3 使用Word2Vec模型和Doc2Vec模型计算新闻文本的相似度 129
课后习题 129
第8章 文本分类与文本聚类 131
8．1 文本挖掘简介 131
8．2 文本分类常用算法 132
8．3 文本聚类常用算法 133
8．4 文本分类与文本聚类的步骤 135
8．5 任务：垃圾短信分类 136
8．6 任务：新闻文本聚类 141
小结 144
实训 144
实训1 基于朴素贝叶斯的新闻分类 144
实训2 食品种类安全问题聚类分析 145
课后习题 145
第9章 文本情感分析 147
9．1 文本情感分析简介 147
9．1．1 文本情感分析的主要内容 147
9．1．2 文本情感分析的常见应用 148
9．2 情感分析的常用方法 149
9．2．1 基于情感词典的方法 149
9．2．2 基于文本分类的方法 150
9．2．3 基于LDA主题模型的方法 151
9．3 任务：基于情感词典的情感分析 151
9．4 任务：基于文本分类的情感分析 154
9．4．1 基于朴素贝叶斯分类的情感分析 154
9．4．2 基于SnowNLP库的情感分析 156
9．5 任务：基于LDA主题模型的情感分析 157
9．5．1 数据处理 157
9．5．2 模型训练 158
9．5．3 结果分析 159
小结 160
实训 160
实训1 基于词典的豆瓣评论文本情感分析 160
实训2 基于朴素贝叶斯算法的豆瓣评论文本情感分析 160
实训3 基于SnowNLP的豆瓣评论文本情感分析 161
实训4 基于LDA主题模型的豆瓣评论文本情感分析 161
课后习题 161
第 10章 NLP中的深度学习技术 163
10．1 循环神经网络概述 163
10．2 RNN结构 164
10．2．1 多对一结构 164
10．2．2 等长的多对多结构 164
10．2．3 非等长结构（Seq2Seq模型） 169
10．3 深度学习工具 171
10．3．1 TensorFlow简介 171
10．3．2 基于TensorFlow的深度学习库Keras 172
10．4 任务：基于LSTM的文本分类与情感分析 172
10．4．1 文本分类 172
10．4．2 情感分析 181
10．5 任务：基于Seq2Seq的机器翻译 185
10．5．1 语料预处理 185
10．5．2 构建模型 188
10．5．3 定义优化器和损失函数 191
10．5．4 训练模型 191
10．5．5 翻译 194
小结 195
实训 195
实训1 实现基于LSTM模型的新闻分类 195
实训2 实现基于LSTM模型的携程网评论情感分析 196
实训3 实现基于Seq2Seq和GPU的机器翻译 196
课后习题 197
第 11章 智能问答系统 198
11．1 智能问答系统简介 198
11．2 智能问答系统的主要组成部分 198
11．2．1 问题理解 199
11．2．2 知识检索 199
11．2．3 答案生成 200
11．3 任务：基于Seq2Seq模型的聊天机器人 201
11．3．1 读取语料库 201
11．3．2 文本预处理 202
11．3．3 模型构建 206
11．3．4 模型训练 211
11．3．5 模型评价 218
小结 218
实训 基于Seq2Seq模型的聊天机器人 218
课后习题 219
第 12章 基于TipDM大数据挖掘建模平台实现垃圾短信分类 220
12．1 平台简介 220
12．1．1 实训库 221
12．1．2 数据连接 222
12．1．3 实训数据 222
12．1．4 我的实训 223
12．1．5 系统算法 223
12．1．6 个人算法 225
12．2 实现垃圾短信分类 226
12．2．1 数据源配置 227
12．2．2 文本预处理 229
12．2．3 朴素贝叶斯分类模型 234
小结 235
实训 实现基于朴素贝叶斯的新闻分类 235
课后习题 236
1．1 自然语言处理概述 1
1．1．1 NLP的发展历程 2
1．1．2 NLP研究内容 3
1．1．3 NLP的几个应用场景 4
1．1．4 NLP与人工智能技术 5
1．1．5 学习NLP的难点 6
1．2 NLP基本流程 6
1．2．1 语料获取 6
1．2．2 语料预处理 7
1．2．3 文本向量化 7
1．2．4 模型构建 7
1．2．5 模型训练 7
1．2．6 模型评价 8
1．3 NLP的开发环境 8
1．3．1 Anaconda安装 8
1．3．2 Anaconda应用介绍 9
小结 14
课后习题 14
第 2章 语料库 16
2．1 语料库概述 16
2．1．1 语料库简介 16
2．1．2 语料库的用途 17
2．2 语料库的种类与构建原则 17
2．2．1 语料库的种类 17
2．2．2 语料库的构建原则 18
2．3 NLTK 19
2．3．1 NLTK简介 19
2．3．2 安装步骤 19
2．3．3 NLTK中函数的使用 21
2．4 语料库的获取 23
2．4．1 获取NLTK语料库 23
2．4．2 获取网络在线语料库 30
2．5 任务：语料库的构建与应用 32
2．5．1 构建作品集语料库 32
2．5．2 武侠小说语料库分析 33
小结 35
实训 35
实训1 构建语料库 35
实训2 《七剑下天山》语料库分析 36
课后习题 36
第3章 正则表达式 38
3．1 正则表达式的概念 38
3．1．1 正则表达式函数 38
3．1．2 正则表达式的元字符 40
3．2 任务：正则表达式的应用 43
3．2．1 《西游记》字符过滤 43
3．2．2 自动提取人名与电话号码 44
3．2．3 提取网页标签信息 45
小结 46
实训 46
实训1 过滤《三国志》中的字符 46
实训2 提取地名与邮编 46
实训3 提取网页标签中的文本 46
课后习题 47
第4章 中文分词技术 48
4．1 中文分词简介 48
4．2 基于规则分词 48
4．2．1 正向*大匹配法 49
4．2．2 逆向*大匹配法 49
4．2．3 双向*大匹配法 50
4．3 基于统计分词 51
4．3．1 n元语法模型 51
4．3．2 隐马尔可夫模型相关概念 55
4．4 中文分词工具jieba 62
4．4．1 基本步骤 63
4．4．2 分词模式 63
4．5 任务：中文分词的应用 64
4．5．1 HMM中文分词 64
4．5．2 提取新闻文本中的高频词 68
小结 69
实训 70
实训1 使用HMM进行中文分词 70
实训2 提取文本中的高频词 70
课后习题 70
第5章 词性标注与命名实体识别 72
5．1 词性标注 72
5．1．1 词性标注简介 72
5．1．2 词性标注规范 73
5．1．3 jieba词性标注 74
5．2 命名实体识别 77
5．2．1 命名实体识别简介 77
5．2．2 CRF模型 78
5．3 任务：中文命名实体识别 82
5．3．1 sklearn-crfsuite库简介 83
5．3．2 命名实体识别流程 83
小结 90
实训 中文命名实体识别 90
课后习题 91
第6章 关键词提取 92
6．1 关键词提取技术简介 92
6．2 关键词提取算法 93
6．2．1 TF-IDF算法 93
6．2．2 TextRank算法 94
6．2．3 LSA与LDA算法 96
6．3 任务：自动提取文本关键词 103
小结 109
实训 109
实训1 文本预处理 109
实训2 使用TF-IDF算法提取关键词 109
实训3 使用TextRank算法提取关键词 110
实训4 使用LSA算法提取关键词 110
课后习题 110
第7章 文本向量化 112
7．1 文本向量化简介 112
7．2 文本离散表示 113
7．2．1 独热表示 113
7．2．2 BOW模型 113
7．2．3 TF-IDF表示 114
7．3 文本分布式表示 114
7．3．1 Word2Vec模型 114
7．3．2 Doc2Vec模型 118
7．4 任务：文本相似度计算 120
7．4．1 Word2Vec词向量的训练 121
7．4．2 Doc2Vec段落向量的训练 122
7．4．3 计算文本的相似度 124
小结 128
实训 128
实训1 实现基于Word2Vec模型的新闻语料词向量训练 128
实训2 实现基于Doc2Vec模型的新闻语料段落向量训练 128
实训3 使用Word2Vec模型和Doc2Vec模型计算新闻文本的相似度 129
课后习题 129
第8章 文本分类与文本聚类 131
8．1 文本挖掘简介 131
8．2 文本分类常用算法 132
8．3 文本聚类常用算法 133
8．4 文本分类与文本聚类的步骤 135
8．5 任务：垃圾短信分类 136
8．6 任务：新闻文本聚类 141
小结 144
实训 144
实训1 基于朴素贝叶斯的新闻分类 144
实训2 食品种类安全问题聚类分析 145
课后习题 145
第9章 文本情感分析 147
9．1 文本情感分析简介 147
9．1．1 文本情感分析的主要内容 147
9．1．2 文本情感分析的常见应用 148
9．2 情感分析的常用方法 149
9．2．1 基于情感词典的方法 149
9．2．2 基于文本分类的方法 150
9．2．3 基于LDA主题模型的方法 151
9．3 任务：基于情感词典的情感分析 151
9．4 任务：基于文本分类的情感分析 154
9．4．1 基于朴素贝叶斯分类的情感分析 154
9．4．2 基于SnowNLP库的情感分析 156
9．5 任务：基于LDA主题模型的情感分析 157
9．5．1 数据处理 157
9．5．2 模型训练 158
9．5．3 结果分析 159
小结 160
实训 160
实训1 基于词典的豆瓣评论文本情感分析 160
实训2 基于朴素贝叶斯算法的豆瓣评论文本情感分析 160
实训3 基于SnowNLP的豆瓣评论文本情感分析 161
实训4 基于LDA主题模型的豆瓣评论文本情感分析 161
课后习题 161
第 10章 NLP中的深度学习技术 163
10．1 循环神经网络概述 163
10．2 RNN结构 164
10．2．1 多对一结构 164
10．2．2 等长的多对多结构 164
10．2．3 非等长结构（Seq2Seq模型） 169
10．3 深度学习工具 171
10．3．1 TensorFlow简介 171
10．3．2 基于TensorFlow的深度学习库Keras 172
10．4 任务：基于LSTM的文本分类与情感分析 172
10．4．1 文本分类 172
10．4．2 情感分析 181
10．5 任务：基于Seq2Seq的机器翻译 185
10．5．1 语料预处理 185
10．5．2 构建模型 188
10．5．3 定义优化器和损失函数 191
10．5．4 训练模型 191
10．5．5 翻译 194
小结 195
实训 195
实训1 实现基于LSTM模型的新闻分类 195
实训2 实现基于LSTM模型的携程网评论情感分析 196
实训3 实现基于Seq2Seq和GPU的机器翻译 196
课后习题 197
第 11章 智能问答系统 198
11．1 智能问答系统简介 198
11．2 智能问答系统的主要组成部分 198
11．2．1 问题理解 199
11．2．2 知识检索 199
11．2．3 答案生成 200
11．3 任务：基于Seq2Seq模型的聊天机器人 201
11．3．1 读取语料库 201
11．3．2 文本预处理 202
11．3．3 模型构建 206
11．3．4 模型训练 211
11．3．5 模型评价 218
小结 218
实训 基于Seq2Seq模型的聊天机器人 218
课后习题 219
第 12章 基于TipDM大数据挖掘建模平台实现垃圾短信分类 220
12．1 平台简介 220
12．1．1 实训库 221
12．1．2 数据连接 222
12．1．3 实训数据 222
12．1．4 我的实训 223
12．1．5 系统算法 223
12．1．6 个人算法 225
12．2 实现垃圾短信分类 226
12．2．1 数据源配置 227
12．2．2 文本预处理 229
12．2．3 朴素贝叶斯分类模型 234
小结 235
实训 实现基于朴素贝叶斯的新闻分类 235
课后习题 236
展开全部
Python中文自然语言处理基础与实战 作者简介
肖刚(1968-)，博士，教授。韩山师范学院数学与统计学院院长、广东省中小型企业大数据与智能化工程研究中心主任，华南师范大学、广州大学兼职硕士生导师。中国医学装备协会磁共振成像装备与技术专业委员会委员、广东省生物医学工程学会医学信息工程分会委员、广东省工业与应用数学学会、广东省现场统计学会和广东省计算数学学会理事，“泰迪杯”全国数据挖掘挑战赛专家组成员。主要从事应用数学、数据挖掘和医学影像学的研究工作以及创新创业竞赛、数学建模竞赛、数据挖掘挑战赛的教学与指导工作。主持广东省自然科学基金项目2项，主持广东省教育厅项目4项。2016年广东省科学技术进步奖三等奖、2018年汕头科学技术奖一等奖、2019年广东省科学技术进步奖优秀奖以及2019年广东省教学成果（基础教育）一等奖主要成员。 张良均。高级信息系统项目管理师，泰迪杯全国大学生数据挖掘竞赛（www.tipdm.org）的发起人。华南师范大学、广东工业大学兼职教授，广东省工业与应用数学学会理事。兼有大型高科技企业和高校的工作经历，主要从事大数据挖掘及其应用的策划、研发及咨询培训。全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试继续教育和CDA数据分析师培训讲师。发表数据挖掘相关论文数二十余篇，已取得国家发明专利12项，主编图书《神经网络实用教程》、《数据挖掘:实用案例分析》、《MATLAB数据分析与挖掘实战》等9本图书，主持并完成科技项目9项。获得SAS、SPSS数据挖掘认证及Hadoop开发工程师证书，具有电力、电信、银行、制造企业、电子商务和电子政务的项目经验和行业背景。
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