- Python文本分析(原书第2版)/数据科学与工程技术丛书
- - 作者：(印度)迪潘简·萨卡尔|责编:李美莹|译者:闫龙川//高德荃//李君婷
  - 出版社：机械工业
  - ISBN：9787111666776
  - 出版日期：2020/10/01
  - 页数：429
- 售价：51.6

内容大纲
面对自然语言处理和文本分析应用，解决问题的正确技术是什么？文本摘要如何真正有效？哪些才是解决多类文本分类的最佳框架？本书通过将数学和理论概念与现实用例的Python实现相结合，全面介绍了文本分析的相关概念、技术、工具及实践，可帮助你快速掌握文本分析技术，解决实际问题。
本书首先介绍与文本分析相关的自然语言基本概念以及Python语言的特点、特性和常用功能，然后结合示例代码详细阐述文本理解与处理、文本分类、文本摘要、文本相似度与聚类、语义与情感分析等内容。通过本书，你可以全面掌握文本分析的基础技术和机器学习的一些经典方法，包括SVM、贝叶斯分类器、k-均值聚类、层次聚类等，为进一步的学习和研究奠定基础。
作者介绍
目录
译者序
推荐序
前言
致谢
作者简介
技术审校者简介
第1章  自然语言处理基础
  1.1  自然语言
    1.1.1  什么是自然语言
    1.1.2  语言哲学
    1.1.3  语言习得和用法
  1.2  语言学
  1.3  语言句法和结构
    1.3.1  单词
    1.3.2  短语
    1.3.3  从句
    1.3.4  语法
    1.3.5  语序类型学
  1.4  语言语义
    1.4.1  词汇语义关系
    1.4.2  语义网络和模型
    1.4.3  语义表示
  1.5  文本语料库
    1.5.1  文本语料库标注及使用
    1.5.2  流行的语料库
    1.5.3  访问文本语料库
  1.6  自然语言处理
    1.6.1  机器翻译
    1.6.2  语音识别系统
    1.6.3  问答系统
    1.6.4  上下文识别与消解
    1.6.5  文本摘要
    1.6.6  文本分类
  1.7  文本分析
  1.8  机器学习
  1.9  深度学习
  1.10  本章小结
第2章  Python自然语言处理
  2.1  了解Python
  2.2  Python之禅
  2.3  应用：何时使用Python
  2.4  缺点：何时不用Python
  2.5  Python的实现和版本
  2.6  建立强大的Python环境
    2.6.1  用哪个Python版本
    2.6.2  用哪个操作系统
    2.6.3  集成开发环境
    2.6.4  环境设置
    2.6.5  软件包管理
    2.6.6  虚拟环境

  2.7  Python语法和结构
  2.8  使用文本数据
    2.8.1  字符串文字
    2.8.2  表示字符串
    2.8.3  字符串操作和方法
  2.9  基本的文本处理和分析：综合案例
  2.10  自然语言处理框架
  2.11  本章小结
第3章  处理和理解文本
第4章  用于文本表示的特征工程
第5章  文本分类
第6章  文本摘要和主题模型
第7章  文本相似度和聚类
第8章  语义分析
第9章  情感分析
第10章  深度学习的前景

内容大纲

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