簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• Python
• 自然語言處理
• NLP
• 漢語處理
• 語義分析
• 語法分析
• 機器學習
• 數據科學
• 人工智能
• 計算機科學

店鋪： 義博圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115459688

商品編碼：14395375093

 精通Python自然語言處理+NLP漢語自然語言處理原理與實踐 2本 語法語義分析

python語言開發設計編程教程書籍

YL8642  9787115459688 9787121307652

精通Python自然語言處理

內容簡介

自然語言處理是計算語言學和人工智能之中與人機交互相關的領域之一。 
本書是學習自然語言處理的一本綜閤學習指南，介紹瞭如何用Python實現各種NLP任務，以幫助讀者創建基於真實生活應用的項目。全書共10章，分彆涉及字符串操作、統計語言建模、形態學、詞性標注、語法解析、語義分析、情感分析、信息檢索、語篇分析和NLP係統評估等主題。 
本書適閤熟悉Python語言並對自然語言處理開發有一定瞭解和興趣的讀者閱讀參考。

目       錄

•  
•  
• 第2章 統計語言建模
• 第3章 形態學：在實踐中學習
• 第4章 詞性標注：單詞識彆
• 第5章 語法解析：分析訓練資料
• 第6章 語義分析：意義很重要
• 第7章 情感分析：我很快樂
• 第8章 信息檢索：訪問信息
• 第9章 語篇分析：理解纔是可信的
• 第10章 NLP係統評估：性能分析.........

NLP漢語自然語言處理原理與實踐

內容簡介

本書是一本研究漢語自然語言處理方麵的基礎性、綜閤性書籍，涉及NLP的語言理論、算法和工程實踐的方方麵麵，內容繁雜。 本書包括NLP的語言理論部分、算法部分、案例部分，涉及漢語的發展曆史、傳統的句法理論、認知語言學理論。需要指齣的是，本書是迄今為止*本係統介紹認知語言學和算法設計相結閤的中文NLP書籍，並從認知語言學的視角重新認識和分析瞭NLP的句法和語義相結閤的數據結構。這也是本書的創新之處。 本書適用於所有想學習NLP的技術人員，包括各大人工智能實驗室、軟件學院等專業機構。

目       錄

第1章 中文語言的機器處理1
1.1 曆史迴顧2
1.1.1 從科幻到現實2
1.1.2 早期的探索3
1.1.3 規則派還是統計派3
1.1.4 從機器學習到認知
計算5
1.2 現代自然語言係統簡介6
1.2.1 NLP流程與開源框架6
1.2.2 哈工大NLP平颱及其
演示環境9
1.2.3 Stanford NLP團隊及其
演示環境11
1.2.4 NLTK開發環境13
1.3 整閤中文分詞模塊16
1.3.1 安裝Ltp Python組件17
1.3.2 使用Ltp 3.3進行中文
分詞18
1.3.3 使用結巴分詞模塊20
1.4 整閤詞性標注模塊22
1.4.1 Ltp 3.3詞性標注23
1.4.2 安裝StanfordNLP並
編寫Python接口類24
1.4.3 執行Stanford詞性
標注28
1.5 整閤命名實體識彆模塊29
1.5.1 Ltp 3.3命名實體識彆29
1.5.2 Stanford命名實體
識彆30
1.6 整閤句法解析模塊32
1.6.1 Ltp 3.3句法依存樹33
1.6.2 Stanford Parser類35
1.6.3 Stanford短語結構樹36
1.6.4 Stanford依存句法樹37
1.7 整閤語義角色標注模塊38
1.8 結語40
第2章 漢語語言學研究迴顧42
2.1 文字符號的起源42
2.1.1 從記事談起43
2.1.2 古文字的形成47
2.2 六書及其他48
2.2.1 象形48
2.2.2 指事50
2.2.3 會意51
2.2.4 形聲53

2.2.5 轉注54
2.2.6 假藉55
2.3 字形的流變56
2.3.1 筆與墨的形成與變革56
2.3.2 隸變的方式58
2.3.3 漢字的符號化與結構61
2.4 漢語的發展67
2.4.1 完整語義的基本
形式——句子68
2.4.2 語言的初始形態與
文言文71
2.4.3 白話文與復音詞73
2.4.4 白話文與句法研究78
2.5 三個平麵中的語義研究80
2.5.1 詞匯與本體論81
2.5.2 格語法及其框架84
2.6 結語86
第3章 詞匯與分詞技術88
3.1 中文分詞89
3.1.1 什麼是詞與分詞規範90
3.1.2 兩種分詞標準93
3.1.3 歧義、機械分詞、語言
模型94
3.1.4 詞匯的構成與未登錄
詞97
3.2 係統總體流程與詞典結構98
3.2.1 概述98
3.2.2 中文分詞流程99
3.2.3 分詞詞典結構103
3.2.4 命名實體的詞典
結構105
3.2.5 詞典的存儲結構108
3.3 算法部分源碼解析111
3.3.1 係統配置112
3.3.2 Main方法與例句113
3.3.3 句子切分113
3.3.4 分詞流程117
3.3.5 一元詞網118
3.3.6 二元詞圖125
3.3.7 NShort算法原理130
3.3.8 後處理規則集136
3.3.9 命名實體識彆137
3.3.10 細分階段與短
路徑140
3.4 結語142
第4章 NLP中的概率圖模型143
4.1 概率論迴顧143
4.1.1 多元概率論的幾個
基本概念144
4.1.2 貝葉斯與樸素貝葉斯
算法146
4.1.3 文本分類148
4.1.4 文本分類的實現151
4.2 信息熵154
4.2.1 信息量與信息熵154
4.2.2 互信息、聯閤熵、
條件熵156
4.2.3 交叉熵和KL散度158
4.2.4 信息熵的NLP的
意義159
4.3 NLP與概率圖模型160
4.3.1 概率圖模型的幾個
基本問題161
4.3.2 産生式模型和判彆式
模型162
4.3.3 統計語言模型與NLP
算法設計164
4.3.4 極大似然估計167
4.4 隱馬爾科夫模型簡介169
4.4.1 馬爾科夫鏈169
4.4.2 隱馬爾科夫模型170
4.4.3 HMMs的一個實例171
4.4.4 Viterbi算法的實現176
4.5 大熵模型179
4.5.1 從詞性標注談起179
4.5.2 特徵和約束181
4.5.3 大熵原理183
4.5.4 公式推導185
4.5.5 對偶問題的極大似然
估計186
4.5.6 GIS實現188
4.6 條件隨機場模型193
4.6.1 隨機場193
4.6.2 無嚮圖的團（Clique）
與因子分解194
4.6.3 綫性鏈條件隨機場195
4.6.4 CRF的概率計算198
4.6.5 CRF的參數學習199
4.6.6 CRF預測標簽200
4.7 結語201
第5章 詞性、語塊與命名實體
識彆202
5.1 漢語詞性標注203
5.1.1 漢語的詞性203
5.1.2 賓州樹庫的詞性標注
規範205
5.1.3 stanfordNLP標注
詞性210
5.1.4 訓練模型文件213
5.2 語義組塊標注219
5.2.1 語義組塊的種類220
5.2.2 細說NP221
5.2.3 細說VP223
5.2.4 其他語義塊227
5.2.5 語義塊的抽取229
5.2.6 CRF的使用232
5.3 命名實體識彆240
5.3.1 命名實體241
5.3.2 分詞架構與專名
詞典243
5.3.3 算法的策略——詞典
與統計相結閤245
5.3.4 算法的策略——層疊
式架構252
5.4 結語259
第6章 句法理論與自動分析260
6.1 轉換生成語法261
6.1.1 喬姆斯基的語言觀261
6.1.2 短語結構文法263
6.1.3 漢語句類269
6.1.4 謂詞論元與空範疇274
6.1.5 輕動詞分析理論279
6.1.6 NLTK操作句法樹280
6.2 依存句法理論283
6.2.1 配價理論283
6.2.2 配價詞典285
6.2.3 依存理論概述287
6.2.4 Ltp依存分析介紹290
6.2.5 Stanford依存轉換、
解析293
6.3 PCFG短語結構句法分析298
6.3.1 PCFG短語結構298
6.3.2 內嚮算法和外嚮
算法301
6.3.3 Viterbi算法303
6.3.4 參數估計304
6.3.5 Stanford 的PCFG算法
訓練305
6.4 結語310
第7章 建設語言資源庫311
7.1 語料庫概述311
7.1.1 語料庫的簡史312
7.1.2 語言資源庫的分類314
7.1.3 語料庫的設計實例：
國傢語委語料庫315
7.1.4 語料庫的層次加工321
7.2 語法語料庫323
7.2.1 中文分詞語料庫323
7.2.2 中文分詞的測評326
7.2.3 賓州大學CTB簡介327
7.3 語義知識庫333
7.3.1 知識庫與HowNet
簡介333
7.3.2 發掘義原334
7.3.3 語義角色336
7.3.4 分類原則與事件
分類344
7.3.5 實體分類347
7.3.6 屬性與分類352
7.3.7 相似度計算與實例353
7.4 語義網與百科知識庫360
7.4.1 語義網理論介紹360
7.4.2 維基百科知識庫364
7.4.3 DBpedia抽取原理365
7.5 結語368
第8章 語義與認知370
8.1 迴顧現代語義學371
8.1.1 語義三角論371
8.1.2 語義場論373
8.1.3 基於邏輯的語義學376
8.2 認知語言學概述377
8.2.1 象似性原理379
8.2.2 順序象似性380
8.2.3 距離象似性380
8.2.4 重疊象似性381
8.3 意象圖式的構成383
8.3.1 主觀性與焦點383
8.3.2 範疇化：概念的
認知385
8.3.3 主體與背景390
8.3.4 意象圖式392
8.3.5 社交中的圖式396
8.3.6 完形：壓縮與省略398
8.4 隱喻與轉喻401
8.4.1 隱喻的結構402
8.4.2 隱喻的認知本質403
8.4.3 隱喻計算的係統
架構405
8.4.4 隱喻計算的實現408
8.5 構式語法412
8.5.1 構式的概念413
8.5.2 句法與構式415
8.5.3 構式知識庫417
8.6 結語420
第9章 NLP中的深度學習422
9.1 神經網絡迴顧422
9.1.1 神經網絡框架423
9.1.2 梯度下降法推導425
9.1.3 梯度下降法的實現427
9.1.4 BP神經網絡介紹和
推導430
9.2 Word2Vec簡介433
9.2.1 詞嚮量及其錶達434
9.2.2 Word2Vec的算法
原理436
9.2.3 訓練詞嚮量439
9.2.4 大規模上下位關係的
自動識彆443
9.3 NLP與RNN 448
9.3.1 Simple-RNN449
9.3.2 LSTM原理454
9.3.3 LSTM的Python
實現460............

好的，這是一份不包含您所提供圖書內容的詳細圖書簡介，旨在吸引對自然語言處理（NLP）領域感興趣的讀者。 探索智能語言的奧秘：從基礎到前沿的自然語言處理之旅 語言，是人類文明的基石，是思想交流的橋梁。從古老的詩歌吟唱到現代信息洪流，語言的魅力與力量從未減弱。然而，對於計算機而言，理解和處理人類語言卻是一項極其艱巨的挑戰。它們隻能識彆冷冰冰的0和1，如何讓機器“聽懂”我們的話，如何讓它們學會分析、生成、甚至創造語言？這正是自然語言處理（NLP）——一個跨越計算機科學、語言學、人工智能等多個學科的迷人領域——所要解決的核心問題。 本書，並非一本簡單的技術手冊，而是一次深入探索語言智能本質的旅程。我們不局限於任何特定工具或框架的教學，而是緻力於為你揭示自然語言處理背後那些最根本的原理、最核心的思想、以及驅動其發展的脈絡。無論你是初次接觸NLP的編程愛好者，還是希望深入理解其底層邏輯的研究者，亦或是希望將NLP技術應用於實際業務的開發者，都能在這趟旅程中找到屬於自己的收獲。 第一部分：語言的本質與計算的邊界——理解NLP的根基 在踏上NLP的徵程之前，我們首先需要建立對語言和計算的深刻認知。 語言的結構與意義： 人類語言並非隨意組閤的符號，它擁有復雜的層級結構：從音素、詞語到短語、句子，再到篇章，層層遞進。更重要的是，語言承載著豐富的意義，包括字麵意義、引申意義、情感色彩，以及在特定語境下的隱含信息。我們將一同剖析這些復雜的語言現象，理解它們如何與計算模型進行對接。 詞匯的王國： 構成語言最基本的單元是詞語。然而，一個詞語可能擁有多個含義（多義性），同一個意義也可能由不同的詞語錶達（同義性）。如何有效地錶示詞語，如何處理詞語之間的關係，如何構建龐大的詞匯知識庫，將是我們探索的起點。我們將審視各種詞匯錶示方法，從經典的詞袋模型到更具錶徵能力的嚮量空間模型，理解它們各自的優勢與局限。 句法的迷宮： 句法，是語言的骨架，決定瞭詞語如何組閤成有意義的短語和句子。語法分析，就是讓計算機理解句子結構的過程。我們將深入探討各種句法分析技術，包括成分句法分析和依存句法分析，理解它們如何揭示句子成分之間的層次關係和依賴關係，為後續的語義理解奠定基礎。 語義的海洋： 句法提供瞭結構的框架，而語義則賦予句子生命。理解句子的含義，是NLP中最具挑戰性的任務之一。我們將探索如何錶示詞語和句子級彆的語義，如何捕捉實體之間的關係，如何理解命題邏輯，以及如何處理指代消解、情感分析等復雜的語義問題。 第二部分：智能化的算法與模型——NLP的核心驅動力 理解瞭語言的內在規律，我們便可以開始構建智能化的模型來處理它們。本部分將帶領你穿越算法與模型的精彩世界。 統計學習的基石： 早期NLP的飛速發展，離不開統計學方法的強大支持。我們將迴顧概率模型、馬爾可夫鏈、隱馬爾可夫模型（HMM）等經典統計模型在序列標注、語言模型等任務中的應用，理解它們如何通過數據學習語言的統計規律。 機器學習的崛起： 隨著機器學習技術的成熟，SVM、最大熵模型等經典分類器在文本分類、情感分析等任務中展現齣強大的能力。我們將深入理解這些模型的原理，以及它們如何被應用於NLP領域。 深度學習的革新： 近年來，深度學習以前所未有的方式改變瞭NLP的麵貌。我們將詳細介紹捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）等模型，理解它們在處理序列數據、捕捉長距離依賴方麵的優勢，以及它們如何在大規模數據上學習強大的語言錶徵。 注意力機製的飛躍： 注意力機製的齣現，是深度學習在NLP領域又一次重大的突破。它使得模型能夠“關注”輸入序列中的重要部分，極大地提升瞭機器翻譯、文本摘要等任務的性能。我們將深入剖析不同類型的注意力機製，以及它們如何工作。 Transformer的時代： Transformer模型憑藉其並行計算能力和強大的錶徵能力，徹底顛覆瞭NLP領域。我們將詳細解析Transformer的自注意力機製、多頭注意力、位置編碼等關鍵組件，理解它如何成為當前絕大多數高性能NLP模型的基礎。 預訓練模型的威力： BERT、GPT係列等預訓練模型的齣現，標誌著NLP進入瞭一個新的時代。這些模型通過在大規模無標注文本數據上進行預訓練，學習到瞭豐富的語言知識，然後在下遊任務上進行微調，取得瞭令人矚目的成果。我們將探討預訓練模型的原理、訓練方法以及它們在各種NLP任務中的應用。 第三部分：NLP的廣闊天地——從理論到實踐的多元應用 掌握瞭NLP的理論和核心模型，我們便可以將其應用於解決現實世界中的各種問題。本部分將為你打開NLP應用的廣闊天地。 信息檢索與問答係統： 如何讓搜索引擎更智能，如何讓機器迴答用戶的問題？我們將探討文本錶示、相似度計算、信息抽取以及構建高效的問答係統。 機器翻譯的挑戰與機遇： 語言的邊界，因機器翻譯而變得模糊。我們將審視機器翻譯的發展曆程，從基於規則的方法到統計機器翻譯，再到神經機器翻譯，以及當前麵臨的挑戰和未來的發展方嚮。 文本生成與創意寫作： 讓機器學會“寫”故事、寫詩歌、寫新聞，這不再是遙不可及的夢想。我們將探索文本生成模型，包括基於模闆的方法、序列生成模型以及最新的大型語言模型在文本創作中的應用。 情感分析與輿情監控： 理解文本背後隱藏的情感色彩，對於商業決策、社會洞察至關重要。我們將學習如何運用NLP技術進行情感分析，識彆用戶情緒，以及如何進行輿情監控，把握社會動態。 聊天機器人與對話係統： 構建能夠與人類進行自然流暢對話的機器，是NLP的終極目標之一。我們將探討對話管理、意圖識彆、槽位填充等關鍵技術，以及如何構建一個令人滿意的聊天機器人。 文本摘要與信息濃縮： 在信息爆炸的時代，如何快速獲取核心信息？我們將學習各種文本摘要技術，包括抽取式摘要和生成式摘要，幫助你高效地理解長篇文檔。 命名實體識彆與關係抽取： 從海量文本中提取關鍵信息，例如人名、地名、組織機構等，並識彆它們之間的關係，是信息抽取的基礎。我們將深入研究這些技術。 文本分類與主題建模： 如何將文本自動歸類，如何發現隱藏在文本中的主題？我們將學習各種文本分類算法和主題模型，幫助你梳理和理解大規模文本數據。 麵嚮未來：挑戰與展望 自然語言處理領域仍在飛速發展，前沿的研究成果層齣不窮。我們將一同審視當前NLP麵臨的挑戰，例如多模態理解、常識推理、可解釋性AI、以及如何應對數據偏見等問題。同時，我們也將展望NLP未來的發展趨勢，例如更加強大的通用人工智能模型、更加個性化和人性化的交互體驗，以及NLP在科學研究、醫療健康、教育等領域的更廣泛應用。 本書旨在提供一個全麵、深入的視角，讓你能夠跳齣具體技術的束縛，真正理解自然語言處理的“道”與“術”。它不僅僅是一本學習資料，更是一扇通往智能語言世界的大門，激發你對未知的好奇，引領你在這個充滿無限可能的領域不斷探索與創新。準備好，與我們一同開啓這場激動人心的智能語言探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

我之前接觸過一些NLP的書籍，但很多都偏重於某一個特定的算法或庫，缺乏係統的性。這套書恰好彌補瞭這一不足，將Python的NLP能力與漢語NLP的原理及實踐融為一體，並且還包含瞭語法語義分析這樣核心的內容，給人一種“一站式”學習的感覺。我非常看重這種“原理與實踐”相結閤的模式。理論知識固然重要，但如果不能轉化為實際操作，就如同紙上談兵。反之，如果隻有代碼示例，缺乏對背後原理的深入講解，也很難真正做到“精通”。我期待書中能夠通過循序漸進的方式，先講解理論概念，再通過Python代碼進行實現和驗證，讓我在學習過程中能夠有紮實的理解和清晰的脈絡。

評分☆☆☆☆☆

《NLP漢語自然語言處理原理與實踐》這本書的齣現，更是精準地擊中瞭我的需求痛點。中文NLP的復雜性不言而喻，語音、語法的多樣性，以及文化背景的深遠影響，都使得中文NLP的研究和應用充滿挑戰。我希望這本書能夠係統地介紹漢語的特點，以及如何針對這些特點設計和實現NLP模型。從分詞、詞性標注、命名實體識彆，到句法分析、語義角色標注，再到情感分析、文本摘要、機器翻譯等，這些都是我迫切想要掌握的技能。我特彆期待書中能夠詳細講解漢語的語法結構和語義錶達的原理，以及如何用算法來捕捉這些微妙之處。如果書中能夠結閤一些實際的中文語料庫進行講解和演示，那就再好不過瞭。能夠通過這本書，對漢語的語言規律有更深刻的認識，並且能夠運用NLP技術來解決實際的中文文本處理問題，是我最大的願望。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這套書，我不僅僅是為瞭學習技術，更是希望能夠站在巨人的肩膀上，快速理解NLP領域的發展趨勢和核心挑戰。我深知NLP是一個快速發展的領域，新的模型和技術層齣不窮。因此，我希望這套書不僅能提供基礎的知識，還能觸及一些前沿的NLP研究方嚮，例如預訓練語言模型（如BERT、GPT係列）在漢語NLP中的應用，以及相關的微調和遷移學習技術。我希望能夠通過閱讀，建立起對整個NLP生態的宏觀認識，並能夠從中找到自己感興趣並願意深入研究的方嚮。這套書如果能幫助我打開通往更廣闊NLP世界的大門，那將是無價的。

評分☆☆☆☆☆

《包郵精通Python自然語言處理+NLP漢語自然語言處理原理與實踐 2本 語法語義分析》這套書，光是看名字就讓人眼前一亮，仿佛看到瞭通往NLP世界的璀璨星河。作為一個對數據科學和人工智能充滿好奇的業餘愛好者，我一直渴望能深入瞭解自然語言處理的奧秘，尤其是中文NLP方麵。市麵上關於NLP的書籍琳琅滿目，但真正能夠做到理論與實踐並重，並且能係統性講解的卻不多。這套書的組閤，讓我看到瞭希望。 首先，我對Python在NLP領域的強大能力充滿瞭期待。Python以其簡潔的語法和豐富的庫生態，早已成為數據科學和機器學習的首選語言。而“精通Python自然語言處理”這本書，想必會帶我領略Python如何優雅地處理文本數據，從基礎的文本預處理，到復雜的模型構建，一步步揭示其內在的邏輯。我尤其關注書中是否會涵蓋一些主流的NLP庫，比如NLTK、spaCy、gensim等，以及它們在實際項目中的應用案例。更重要的是，書中能否深入淺齣地講解那些支撐NLP模型的核心算法，比如詞嚮量、循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、Transformer等等，並且能提供清晰的代碼示例，讓我在實踐中能夠融會貫通，而不是停留在理論層麵。對我而言，能夠通過這本書，不僅是學習NLP的技術，更是掌握一種解決文本相關問題的思維方式，這纔是最有價值的。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本優秀的圖書，不僅僅是知識的搬運工，更是思想的啓迪者。我對這套書的“語法語義分析”部分抱有極高的期望。語言的本質在於錶達意義，而語法和語義則是理解和生成意義的關鍵。我希望書中能夠清晰地闡述不同層級的語法分析方法，例如依存句法分析和成分句法分析，以及它們在NLP任務中的作用。更重要的是，對於語義分析，我期待能夠瞭解到詞義消歧、同義詞識彆、語義相似度計算、篇章理解等方麵的理論和技術。在實際應用中，語法和語義分析是許多高級NLP任務的基礎，比如問答係統、信息抽取、文本生成等。如果書中能夠通過生動的案例，展示如何將這些理論知識轉化為解決實際問題的能力，我一定會非常受益。