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Python自然语言处理(影印版)

Python自然语言处理(影印版)-电子书下载封面


作者: [英国]
伯德/[加拿大]
克莱因
出版社: 东南大学出版社
出版年: 2010-6
页数: 479
定价: 64.00元
ISBN: 9787564122614

下载次数:50

书籍详情介绍

Python自然语言处理(影印版)详情图

书籍资料

  • 内容简介
  • 作者介绍
  • 书籍目录

《Python自然语言处理(影印版)》提供了非常易学的自然语言处理入门介绍,该领域涵盖从文本和电子邮件预测过滤,到自动总结和翻译等多种语言处理技术。在《Python自然语言处理(影印版)》中,你将学会编写Python程序处理大量非结构化文本。你还将通过使用综合语言数据结构访问含有丰富注释的数据集,理解用于分析书面通信内容和结构的主要算法。
《Python自然语言处理》准备了充足的示例和练习,可以帮助你:
从非结构化文本中抽取信息,甚至猜测主题或识别“命名实体”;
分析文本语言结构,包括解析和语义分析;
访问流行的语言学数据库,包括WordNet和树库(treebank);
从多种语言学和人工智能领域中提取的整合技巧。
《Python自然语言处理(影印版)》将帮助你学习运用Python编程语言和自然语言工具包(NLTK)获得实用的自然语言处理技能。如果对于开发Web应用、分析多语言新闻源或记录濒危语言感兴趣——即便只是想从程序员视角观察人类语言如何运作,你将发现《Python自然语言处理》是一本令人着迷且极为有用的好书。

Steven Bird是墨尔本大学计算机科学和软件工程系副教授,以及宾夕法尼亚大学语言数据联合会高级研究助理。
克莱因是爱丁堡大学信息学院语言技术教授。
洛普最近从宾夕法尼亚大学获得机器学习自然语言处理博士学位,目前是波士顿BBN Technologies公司的研究员。

Preface
1.LanguageProcessingandPython
1.1ComputingwithLanguage:TextsandWords
1.2ACloserLookatPython:TextsasListsofWords
1.3ComputingwithLanguage:SimpleStatistics
1.4BacktoPython:MakingDecisionsandTakingControl
1.5AutomaticNaturalLanguageUnderstanding
1.6Summary
1.7FurtherReading
1.8Exercises
2.AccessingTextCorporaandLexicalResources
2.1AccessingTextCorpora
2.2ConditionalFrequencyDistributions
2.3

orePython:ReusingCode
2.4LexicalResources
2.5WordNet
2.6Summary
2.7FurtherReading
2.8Exercises
3.ProcessingRawText
3.1AccessingTextfromtheWebandfromDisk
3.2Strings:TextProcessingattheLowestLevel
3.3TextProcessingwithUnicode
3.4RegularExpressionsforDetectingWordPatterns
3.5UsefulApplicationsofRegularExpressions
3.6NormalizingText
3.7RegularExpressionsforTokenizingText
3.8Segmentation
3.9Formatting:FromListstoStrings
3.10Summary
3.11FurtherReading
3.12Exercises
4.WritingStructuredPrograms
4.1BacktotheBasics
4.2Sequences
4.3QuestionsofStyle
4.4Functions:TheFoundationofStructuredProgramming
4.5DoingMorewithFunctions
4.6ProgramDevelopment
4.7AlgorithmDesign
4.8ASampleofPythonLibraries
4.9Summary
4.10FurtherReading
4.11Exercises
5.CategorizingandTaggingWords
5.1UsingaTagger
5.2TaggedCorpora
5.3MappingWordstoPropertiesUsingPythonDictionaries
5.4AutomaticTagging
5.5N-GramTagging
5.6Transformation-BasedTagging
5.7HowtoDeterminetheCategoryofaWord
5.8Summary
5.9FurtherReading
5.10Exercises
6.LearningtoClassifyText
6.1SupervisedClassification
6.2FurtherExamplesofSupervisedClassification
6.3Evaluation
6.4DecisionTrees
6.5NaiveBayesClassifiers
6.6MaximumEntropyClassifiers
6.7ModelingLinguisticPatterns
6.8Summary
6.9FurtherReading
6.10Exercises
7.ExtractingInformationfromText
7.1InformationExtraction
7.2Chunking
7.3DevelopingandEvaluatingChunkers
7.4RecursioninLinguisticStructure
7.5NamedEntityRecognition
7.6RelationExtraction
7.7Summary
7.8FurtherReading
7.9Exercises
8.AnalyzingSentenceStructure
8.1SomeGrammaticalDilemmas
8.2WhatstheUseofSyntax?
8.3Context-FreeGrammar
8.4ParsingwithContext-FreeGrammar
8.5DependenciesandDependencyGrammar
8.6GrammarDevelopment
8.7Summary
8.8FurtherReading
8.9Exercises
9.BuildingFeature-BasedGrammars
9.1GrammaticalFeatures
9.2ProcessingFeatureStructures
9.3ExtendingaFeature-BasedGrammar
9.4Summary
9.5FurtherReading
9.6Exercises
10.AnalyzingtheMeaningofSentences
10.1NaturalLanguageUnderstanding
10.2PropositionalLogic
10.3First-OrderLogic
10.4TheSemanticsofEnglishSentences
10.5DiscourseSemantics
10.6Summary
10.7FurtherReading
10.8Exercises
11.ManagingLinguisticData
11.1CorpusStructure:ACaseStudy
11.2TheLifeCycleofaCorpus
11.3AcquiringData
11.4WorkingwithXML
11.5WorkingwithToolboxData
11.6DescribingLanguageResourcesUsingOLACMetadata
11.7Summary
11.8FurtherReading
11.9Exercises
Afterword:TheLanguageChallenge
Bibliography
NLTKIndex
GeneralIndex


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