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NLTK基础教程:用NLTK和Python库构建机器学习应用

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基本信息

  • 出版社: 人民邮电出版社; 第1版 (2017年6月1日)
  • 外文书名: NLTK Essentials
  • 平装: 153页
  • 语种: 简体中文
  • 开本: 16
  • ISBN: 7115452571, 9787115452573
  • 条形码: 9787115452573
  • 商品尺寸: 23 x 18.4 x 0.4 cm
  • 商品重量: 281 g
  • 品牌: 人民邮电出版社
  • ASIN: B07233KG46
  • 用户评分: 平均 1.0 星 1 条商品评论
  • 亚马逊热销商品排名: 图书商品里排第81,739名 (查看图书商品销售排行榜)
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商品描述

编辑推荐

自然语言处理(NLP)属于人工智能与计算机语言学的交叉领域,处理的是计算机与人类语言之间的交互问题。随着人机交互需求的日益增长,计算机具备处理当前主要自然语言的能力已经成为了一个必然趋势。NLTK正是这一领域中一个强大而稳健的工具包。
在这本书中,我们首先会介绍一些与NLP相关的知识。然后,我们会探讨一些与数据科学相关的任务,通过这些任务来学习如何从零开始构建自定义的标识器和解析器。在此过程中,我们将会深度探索NLP领域的基本概念,为这一领域各种开源的Python工具和库提供具有实践意义的见解。接下来,我们将会介绍如何分析社交媒体网站,发现热门话题,进行舆情分析。zui后,我们还会介绍一些用于处理大规模文本的工具。
在阅读完本书之后,您将会对NLP与数据科学领域中的概念有一个充分的了解,并能将这些知识应用到日常工作中。
如果您是NLP或机器学习相关领域的爱好者,并有一些文本处理的经验,那么本书就是为你量身定做的。此外,这本书也是专业Python程序员快速学习NLTK库的理想选择。

通过本书,你将学会:
■ 了解自然语言的复杂性以及机器对它们的处理方式。
■ 如何利用标识化处理手段清理文本歧义,并利用分块操作更好地处理数据。
■ 探索不同标签类型的作用,并学习如何将句子标签化。
■ 如何根据自己的需要来创建自定义的解析器和标识器。
■ 如何构建出具有拼写检查、搜索、机器翻译以及问答系统等功能的实用程序。
■ 如何通过信息爬取与捕获的手段对相关数据内容进行检索。
■ 如何通过特性的提取与选取,构建出针对不同文本的分类系统。
■ 如何使用各种第三方Python库,如pandas、scikit-learn、matplotlib、gensim。
■ 如何对社交媒体网站进行分析,包括发掘热门话题、舆情分析等。

作者简介

Nitin Hardeniya 数据科学家,拥有4年以上从业经验,期间分别任职于Fidelity、Groupon和[24]7等公司,其业务横跨各个不同的领域。此外,他还拥有IIIT-H的计算语言学硕士学位,并且是5项客户体验专利的作者。


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2018年4月26日
版本: 平装已确认购买
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