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圖書標籤:

• Python
• 自然語言處理
• NLP
• NLTK
• 深度學習
• 漢語處理
• 文本分析
• 機器學習
• 數據科學
• 教程

店鋪： 義博圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121304132

商品編碼：14676248242

頁數：1

字數：1

內容簡介

YL8858

精通Python自然語言處理+NLTK基礎教程+NLP漢語自然語言處理原理深度學習4本

9787115459688定價：59元 9787115452573定價：49元 9787121307652定價：98元 9787121304132定價：48元 

NLTK基礎教程

• 齣版社: 人民郵電齣版社; 第1版 (2017年6月1日)
• 
  
• 平裝: 153頁
• 語種： 簡體中文
• 開本: 16
• ISBN: 9787115452573

  目錄

  第1章自然語言處理簡介1 
  1.1為什麼要學習NLP2 
  1.2先從Python開始吧5 
  1.2.1列錶5 
  1.2.2自助功能6 
  1.2.3正則錶達式8 
  1.2.4字典9 
  1.2.5編寫函數10 
  1.3嚮NLTK邁進11 
  1.4練習16 
  1.5小結17 
  第2章文本的歧義及其清理18 
  2.1何謂文本歧義18 
  2.2文本清理20 
  2.3語句分離器21 

• 。。。。。。

  NLP漢語自然語言處理原理與實踐

• 9787121307652定價：98元 

• 深度學習:原理與應用實踐

  • 齣版社: 電子工業齣版社; 第1版 (2016年12月1日)
  • 平裝: 220頁
  • 語種： 簡體中文
  • 開本: 16
  • ISBN: 7121304139, 9787121304132
  • 條形碼: 9787121304132
  • 商品尺寸: 23.8 x 16.4 x 2.2 cm
  • 商品重量: 358 g

    目錄

    目錄
    深度學習基礎篇
    第1章緒論
    1.1引言
    1.1.1Google的深度學習成果
    1.1.2Microsoft的深度學習成果
    1.1.3國內公司的深度學習成果
    1.2深度學習技術的發展曆程
    1.3深度學習的應用領域
    1.3.1圖像識彆領域
    1.3.2語音識彆領域
    1.3.3自然語言理解領域
    1.4如何開展深度學習的研究和應用開發
    本章參考文獻
    第2章國內外深度學習技術研發現狀及其産業化趨勢

  • 。。。。。。。

     精通Python自然語言處理

    
    

    9787115459688定價：59元

好的，以下是一份詳細的圖書簡介，不包含您指定的書名，力求自然流暢，避免AI痕跡，並且字數在1500字左右。 --- 探索語言的奧秘，解鎖智能的未來——一本關於自然語言處理的深度導覽 在這個信息爆炸的時代，文本數據以前所未有的速度生成和傳播，它們蘊含著海量的知識、觀點和情感。如何從這些紛繁復雜的文字中提取有價值的信息，理解其深層含義，並讓機器能夠像人類一樣“讀懂”和“交流”，已成為當今科技領域最激動人心且最具挑戰性的課題之一。本書正是為瞭滿足這一迫切需求而生，它將帶領讀者深入自然語言處理（NLP）的世界，從基礎概念到前沿技術，構建一套嚴謹而全麵的知識體係。 為何要深入自然語言處理？ 自然語言處理，簡而言之，就是讓計算機理解、解釋和生成人類語言的技術。它的應用場景早已滲透到我們生活的方方麵麵：搜索引擎的智能推薦、智能客服的實時問答、機器翻譯的跨越語言障礙、情感分析的情緒洞察、文本摘要的快速概覽，乃至更具未來感的對話式AI和內容創作。掌握NLP，意味著掌握瞭駕馭信息洪流、賦能智能化應用的關鍵鑰匙。 然而，NLP並非一蹴而就的學科。它融閤瞭計算機科學、語言學、統計學、機器學習乃至人工智能的精髓。從最簡單的分詞、詞性標注，到復雜的句法分析、語義理解，再到深度學習驅動的最新模型，NLP的發展路徑麯摺而又輝煌。理解其背後的原理，掌握實用的技術工具，纔能真正地駕馭這項強大的技術。 本書將帶您走過的旅程： 本書緻力於為讀者提供一條清晰、深入的學習路徑。我們不滿足於僅僅羅列技術名詞，而是力求從根源齣發，循序漸進地揭示NLP的內在邏輯和發展脈絡。 第一部分：夯實基礎——理解語言的構成與計算機的處理 在開啓激動人心的模型探索之前，我們需要為我們的“理解”打下堅實的基礎。這一部分將從最根本的語言單位入手，講解計算機是如何“看待”和“處理”我們日常使用的自然語言的。 文本的預處理： 任何NLP任務的第一步都是將原始文本轉化為機器可以理解的格式。我們將詳細介紹詞語切分（分詞）、停用詞去除、詞形還原、詞乾提取等核心技術，並探討不同語言（特彆是中文）在分詞方麵的獨特挑戰與解決方案。理解這些步驟，是後續一切高級分析的基礎。 詞匯的錶示： 單詞本身隻是符號，如何讓計算機理解它們之間的關係和意義？我們將深入探討詞嚮量（Word Embeddings）的概念，包括其發展曆程、不同模型（如Word2Vec、GloVe）的原理、以及它們如何捕捉詞語的語義和句法信息。這部分將為後續的語義分析和模型訓練奠定重要基礎。 詞性標注與命名實體識彆： 識彆一個詞的詞性（名詞、動詞、形容詞等）是理解句子結構的關鍵。而識彆文本中的特定實體（人名、地名、組織名等）則是信息抽取的重要一步。我們將講解這些任務的傳統方法和基於深度學習的最新進展。 第二部分：深入理解——句法結構與語義信息的解析 文本的意義不僅體現在單詞本身，更體現在它們如何組閤成句子，以及句子所錶達的深層含義。這一部分將帶領讀者進入句法和語義分析的殿堂。 句法分析： 句法分析的目標是揭示句子的語法結構，例如依存關係分析和成分句法分析。我們將探討不同類型的句法結構，以及如何使用圖模型、概率模型和神經網絡來構建句法解析器，從而理解句子中詞語之間的層級關係。 語義角色標注與事件抽取： 句法結構隻是骨架，而語義信息纔是血肉。語義角色標注（SRL）旨在識彆句子中謂詞的論元（如施事者、受事者）及其對應的語義角色。事件抽取則進一步識彆文本中描述的特定事件及其相關要素。我們將講解這些任務的挑戰以及實現方法。 指代消解： 在篇章層麵，代詞（如“他”、“她”、“它”）或名詞短語會指代前文提到的實體。指代消解任務就是確定這些指代詞到底指代的是哪個實體，這對於理解上下文和進行連貫的文本處理至關重要。 第三部分：現代NLP的基石——深度學習在NLP中的應用 近年來，深度學習的浪潮席捲瞭整個NLP領域，帶來瞭革命性的突破。這一部分將聚焦於深度學習模型在NLP中的具體應用，從經典模型到當前最先進的架構。 循環神經網絡（RNN）及其變種： RNN及其改進型（如LSTM、GRU）在處理序列數據方麵展現齣強大的能力，是早期深度學習NLP模型的核心。我們將詳細講解其工作原理、在文本生成、序列標注等任務中的應用。 捲積神經網絡（CNN）在NLP中的應用： 雖然CNN常用於圖像處理，但它在文本分類、句子建模等方麵也取得瞭顯著成效。我們將探討CNN如何提取局部特徵，並用於文本理解任務。 注意力機製（Attention Mechanism）： 注意力機製是近年來NLP領域最重要的創新之一，它允許模型在處理序列時“關注”輸入序列中的重要部分。我們將深入解析注意力機製的原理，以及它如何在機器翻譯、文本摘要等任務中發揮關鍵作用。 Transformer模型與預訓練語言模型： Transformer模型徹底改變瞭NLP的格局。它摒棄瞭RNN的順序處理模式，通過自注意力機製並行處理序列，極大地提高瞭效率和性能。在此基礎上，GPT、BERT等預訓練語言模型（PLMs）的齣現，更是將NLP的性能推嚮瞭新的高度。我們將詳細介紹Transformer的架構，並深入探討BERT、GPT等模型的原理、訓練方法及其在各種下遊任務中的驚人錶現。 第四部分：NLP的實際應用與挑戰 理論知識的學習最終要落腳於實際應用。這一部分將探討NLP的經典應用領域，以及在實際部署中可能遇到的挑戰。 文本分類與聚類： 如何自動地將文本劃分到預定義的類彆中（如新聞分類、垃圾郵件檢測）？如何將相似的文本自動地聚集成簇？我們將講解這些任務的常用算法和評估方法。 機器翻譯： 跨越語言障礙，實現文本內容的自動翻譯。我們將迴顧機器翻譯的發展曆程，重點介紹基於神經網絡的現代機器翻譯係統。 文本生成： 讓機器能夠像人類一樣寫作。從簡單的句子生成到更復雜的文章創作，我們將探討文本生成模型的原理和應用。 問答係統與對話係統： 構建能夠理解問題並提供準確答案的智能係統，以及能夠進行自然流暢對話的AI助手。 評估與倫理考量： 如何科學地評估NLP模型的性能？在享受NLP帶來的便利的同時，我們也必須關注其潛在的倫理問題，如偏見、隱私、信息濫用等。 本書的特色與優勢： 係統性與深度並重： 本書不僅覆蓋瞭NLP的廣闊領域，更在關鍵技術點上進行瞭深入剖析，力求讓讀者知其然，更知其所以然。 原理與實踐結閤： 我們不僅會講解理論概念，還會結閤實際案例和代碼示例（雖然本書不直接包含代碼，但會引導讀者理解代碼背後的邏輯），幫助讀者將知識轉化為實際操作能力。 麵嚮未來： 在介紹經典方法的同時，本書也重點關注瞭當前最前沿的技術和模型，讓讀者緊跟NLP發展的步伐。 清晰的邏輯結構： 從基礎概念到高級模型，再到實際應用，本書的章節安排清晰，邏輯連貫，便於讀者逐步建立完整的知識體係。 無論您是計算機科學的學生，是希望在工作中應用NLP技術的開發者，是渴望理解人工智能背後原理的研究者，還是對語言與智能的交叉領域充滿好奇的學習者，本書都將是您探索自然語言處理世界不可或缺的夥伴。它將點燃您對語言的興趣，拓展您對智能的認知，並為您打開通往未來智能世界的大門。讓我們一起，用代碼和智慧，解碼人類語言的無窮魅力。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是我最近一次技術學習的驚喜！我一直在尋找一本能夠深入淺齣地講解Python在NLP領域應用的教材，而這本《精通Python自然語言處理》完美地滿足瞭我的需求。它不僅僅羅列瞭一堆API和函數，而是從最基礎的概念講起，循序漸進地帶領讀者進入NLP的奇妙世界。書中對文本預處理、特徵提取、模型構建等核心環節的講解都非常到位，並且給齣瞭大量的Python代碼示例，讓我能夠邊學邊練，將理論知識轉化為實際操作。尤其讓我印象深刻的是，作者在講解復雜的算法時，並沒有讓它們顯得枯燥乏味，而是通過生動的比喻和清晰的邏輯，讓原本高深莫測的概念變得易於理解。例如，在介紹詞嚮量的原理時，作者用瞭一個非常形象的比喻，讓我瞬間抓住瞭核心思想。而且，書中的案例也非常貼近實際應用，涵蓋瞭情感分析、文本分類、命名實體識彆等多個熱門方嚮，讓我看到瞭NLP技術在現實世界中的巨大潛力。這本書的排版和設計也非常人性化，閱讀起來非常舒適，即使是長時間閱讀也不會感到疲勞。總之，對於任何想要在NLP領域有所建樹的Python開發者來說，這本書都是一本不可或缺的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

在學習NLP的過程中，我發現很多時候光有理論知識是不夠的，更需要能夠將其與實際應用相結閤。而這本《精通Python自然語言處理》恰恰在這方麵做得非常齣色。它不僅僅是對Python NLP庫的簡單介紹，而是通過一係列精心設計的項目，讓我能夠真正地將學到的知識運用到實際場景中。從構建一個簡單的文本分類器，到實現一個情感分析係統，每一個項目都循序漸進，難度適中。作者在講解項目的同時，也穿插瞭對相關NLP算法和模型的詳細解釋，讓我能夠理解“為什麼”這樣做，而不僅僅是“怎麼做”。我特彆喜歡書中關於模型評估和調優的部分，這對於提升NLP模型的性能至關重要。書中提供瞭多種評估指標和調優技巧，讓我能夠科學地衡量模型的優劣，並進行針對性的改進。通過這些實踐項目，我不僅鞏固瞭理論知識，更提升瞭解決實際NLP問題的能力，讓我對未來在NLP領域的探索充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學習任何一門技術，打好基礎是關鍵。所以，當我看到這本《NLTK基礎教程》時，我毫不猶豫地入手瞭。NLTK（Natural Language Toolkit）是Python中最著名的NLP庫之一，而這本書則為我提供瞭一個非常紮實的起點。它從安裝NLTK開始，一步步引導我熟悉其提供的各種數據和語料庫，以及常用的文本處理工具。書中對詞形還原、詞乾提取、停用詞去除等文本預處理技術的講解，都配有非常直觀的代碼演示，讓我能夠輕鬆掌握這些基本操作。更重要的是，這本書讓我理解瞭NLTK在處理大規模文本數據時所扮演的角色，以及如何利用它來進行語言學研究和應用開發。我尤其喜歡書中關於語料庫分析的部分，通過對不同語料庫的探索，我開始對語言的統計特性有瞭更直觀的認識。雖然它不像一些進階書籍那樣涉及復雜的深度學習模型，但它所奠定的基礎，對於我後續學習更高級的NLP技術，無疑是至關重要的。對於初學者來說，這本書絕對是零基礎入門NLTK的最佳選擇。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對語言計算和人工智能領域都抱有濃厚興趣的讀者，我一直在尋找一本能夠係統性地介紹NLP技術，尤其是結閤深度學習方法的書籍。這本《NLP漢語自然語言處理原理深度學習》可以說是我近期閱讀過的最具有啓發性的一本書之一。它深入淺齣地闡述瞭自然語言處理的各個層麵，並且將前沿的深度學習技術巧妙地融入其中。從詞嵌入的各種模型，到序列到序列模型在機器翻譯和文本生成中的應用，再到Transformer及其衍生模型在各種NLP任務中的強大錶現，這本書都進行瞭詳細的講解。作者在介紹模型時，不僅會解釋其數學原理，還會結閤漢語的特點分析其優勢和局限性。我特彆欣賞書中關於注意力機製的講解，它讓我對模型如何“關注”文本中的關鍵信息有瞭更深入的理解。此外，書中還涉及瞭遷移學習、預訓練語言模型等近期NLP研究的熱點，為我瞭解最新的技術趨勢提供瞭重要的窗口。這本書內容非常豐富，雖然需要一定的背景知識，但其深度和廣度都讓我受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對漢語自然語言處理充滿好奇的研究生，我一直都在尋找能夠幫助我理解其核心原理的優質資源。這本《NLP漢語自然語言處理原理》簡直就是我夢寐以求的教材。它沒有像一些入門書籍那樣停留在錶麵，而是深入剖析瞭漢語NLP的底層邏輯，從語言學的基礎概念到各種先進的模型算法，都進行瞭詳盡的闡述。書中對分詞、詞性標注、句法分析等基礎任務的講解，不僅僅停留在技術層麵，更結閤瞭漢語本身的語言特點，讓我能夠更深刻地理解為什麼這些任務在漢語中會遇到獨特的挑戰，以及相應的解決方案。我特彆喜歡書中關於深度學習在NLP中應用的章節，作者詳細介紹瞭RNN、LSTM、Transformer等模型的工作原理，並結閤漢語NLP的實例進行講解，讓我能夠清晰地看到這些模型如何有效地處理漢語復雜的語言結構。此外，書中還涉及瞭許多前沿的研究方嚮，如知識圖譜、對話係統等，為我未來的研究方嚮提供瞭寶貴的參考。雖然內容有些深奧，但作者的講解條理清晰，邏輯嚴謹，讓我能夠一步步攻剋難關。對於希望在漢語NLP領域深耕的同學們，這本書絕對是必讀之選。