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[美] Steven，Bird　Ewan，Klein　Edward，Loper 著，陳濤，張旭，崔楊，劉海平 譯

圖書標籤:

• Python
• 自然語言處理
• NLP
• 文本分析
• 機器學習
• 深度學習
• 數據科學
• 文本挖掘
• 信息檢索
• 語言模型

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115333681

版次：1

商品编码：11487324

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-06-01

用纸：胶版纸

页数：487

正文语种：中文

産品特色

內容簡介

　　自然語言處理(Natural Language Processing，NLP)是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方嚮。它研究能夠實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及所有用計算機對自然語言進行的操作。
　　《Python自然語言處理》是自然語言處理領域的一本實用入門指南，旨在幫助讀者學習如何編寫程序來分析書麵語言。《Python自然語言處理》基於Python編程語言以及一個名為NLTK的自然語言工具包的開源庫，但並不要求讀者有Python編程的經驗。全書共11章，按照難易程度順序編排。第1章到第3章介紹瞭語言處理的基礎，講述如何使用小的Python程序分析感興趣的文本信息。第4章討論結構化程序設計，以鞏固前麵幾章中介紹的編程要點。第5章到第7章介紹語言處理的基本原理，包括標注、分類和信息提取等。第8章到第10章介紹瞭句子解析、句法結構識彆和句意錶達方法。第11章介紹瞭如何有效管理語言數據。後記部分簡要討論瞭NLP領域的過去和未來。
　　《Python自然語言處理》的實踐性很強，包括上百個實際可用的例子和分級練習。《Python自然語言處理》可供讀者用於自學，也可以作為自然語言處理或計算語言學課程的教科書，還可以作為人工智能、文本挖掘、語料庫語言學等課程的補充讀物。

內頁插圖

目錄

目　錄

第1章　語言處理與Python　1
1．1　語言計算：文本和詞匯　1
1．2　近觀Python：將文本當做詞鏈錶　10
1．3　計算語言：簡單的統計　17
1．4　迴到Python：決策與控製　24
1．5　自動理解自然語言　29
1．6　小結　35
1．7　深入閱讀　36
1．8　練習　37

第2章　獲得文本語料和詞匯資源　41
2．1　獲取文本語料庫　41
2．2　條件頻率分布　55
2．3　更多關於Python：代碼重用　60
2．4　詞典資源　63
2．5　WordNet　72
2．6　小結　78
2．7　深入閱讀　79
2．8　練習　80

第3章　處理原始文本　84
3．1　從網絡和硬盤訪問文本　84
3．2　字符串：最底層的文本處理　93
3．3　使用Unicode進行文字處理　100
3．4　使用正則錶達式檢測詞組搭配　105
3．5　正則錶達式的有益應用　109
3．6　規範化文本　115
3．7　用正則錶達式為文本分詞　118
3．8　分割　121
3．9　格式化：從鏈錶到字符串　126
3．10　小結　132
3．11　深入閱讀　133
3．12　練習　134

第4章　編寫結構化程序　142
4．1　迴到基礎　142
4．2　序列　147
4．3　風格的問題　152
4．4　函數：結構化編程的基礎　156
4．5　更多關於函數　164
4．6　程序開發　169
4．7　算法設計　175
4．8　Python庫的樣例　183
4．9　小結　188
4．10　深入閱讀　189
4．11　練習　189

第5章　分類和標注詞匯　195
5．1　使用詞性標注器　195
5．2　標注語料庫　197
5．3　使用Python字典映射詞及其屬性　206
5．4　自動標注　216
5．5　N-gram標注　221
5．6　基於轉換的標注　228
5．7　如何確定一個詞的分類　230
5．8　小結　233
5．9　深入閱讀　234
5．10　練習　235

第6章　學習分類文本　241
6．1　監督式分類　241
6．2　監督式分類的舉例　254
6．3　評估　258
6．4　決策樹　263
6．5　樸素貝葉斯分類器　266
6．6　最大熵分類器　271
6．7　為語言模式建模　275
6．8　小結　276
6．9　深入閱讀　277
6．10　練習　278

第7章　從文本提取信息　281
7．1　信息提取　281
7．2　分塊　284
7．3　開發和評估分塊器　291
7．4　語言結構中的遞歸　299
7．5　命名實體識彆　302
7．6　關係抽取　306
7．7　小結　307
7．8　深入閱讀　308
7．9　練習　308

第8章　分析句子結構　312
8．1　一些語法睏境　312
8．2　文法的用途　316
8．3　上下文無關文法　319
8．4　上下文無關文法分析　323
8．5　依存關係和依存文法　332
8．6　文法開發　336
8．7　小結　343
8．8　深入閱讀　344
8．9　練習　344

第9章　建立基於特徵的文法　349
9．1　文法特徵　349
9．2　處理特徵結構　359
9．3　擴展基於特徵的文法　367
9．4　小結　379
9．5　深入閱讀　380
9．6　練習　381

第10章　分析語句的含義　384
10．1　自然語言理解　384
10．2　命題邏輯　391
10．3　一階邏輯　395
10．4　英語語句的語義　409
10．5　段落語義層　422
10．6　小結　428
10．7　深入閱讀　429
10．8　練習　430

第11章　語言數據管理　434
11．1　語料庫結構：案例研究　434
11．2　語料庫生命周期　439
11．3　數據采集　443
11．4　使用XML　452
11．5　使用Toolbox數據　459
11．6　使用OLAC元數據描述語言資源　463
11．7　小結　466
11．8　深入閱讀　466
11．9　練習　467

後記　470
參考文獻　476

前言/序言

Python自然語言處理：探索文本的深度世界 在這個信息爆炸的時代，文本數據如同浩瀚的海洋，蘊藏著豐富的知識、情感和趨勢。如何從這些龐雜的文本中提煉齣有價值的信息，理解其深層含義，並將其轉化為可執行的洞察，已成為當今科技和社會發展的重要課題。本書《Python自然語言處理》正是為幫助讀者掌握這一關鍵技能而生。它並非一本枯燥的理論堆砌，而是一本注重實踐、引導讀者一步步深入探索文本奧秘的指南。 本書以Python這門強大且易學的編程語言為載體，係統地介紹瞭自然語言處理（NLP）的原理、核心技術和前沿應用。我們相信，通過Python的簡潔語法和豐富的庫支持，即便是沒有深厚編程背景的讀者，也能快速上手，並逐步掌握NLP的精髓。本書的目標是讓讀者不僅瞭解“是什麼”，更能深刻理解“為什麼”和“如何做”，最終能夠獨立運用NLP技術解決實際問題。 全景式覆蓋：從基礎到高級，構建紮實知識體係 本書內容涵蓋瞭NLP領域的多個關鍵層麵，力求為讀者構建一個全麵而紮實的知識體係。 基礎概念與前處理： 我們將從最基礎的文本錶示方法入手，例如詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等，解釋這些模型如何在數學上量化文本的意義。隨後，將深入探討文本預處理的重要性，包括分詞（Tokenization）、詞性標注（Part-of-Speech Tagging）、詞乾提取（Stemming）、詞形還原（Lemmatization）等，這些是後續所有NLP任務的基石。本書將詳細講解如何在Python中實現這些預處理步驟，並分析不同方法的優劣，幫助讀者選擇最適閤自身場景的方案。 文本錶示與特徵工程： 文本的有效錶示是NLP任務成功的關鍵。本書將介紹更高級的文本錶示技術，如詞嵌入（Word Embeddings），包括Word2Vec、GloVe以及FastText等。我們將深入剖析這些模型如何捕捉詞語之間的語義關係，並展示如何在Python中利用現有的預訓練模型或自行訓練模型。此外，本書還將探討句子和文檔級彆的錶示方法，以及如何構建用於特定任務的特徵。 核心NLP任務解析： 本書將逐一攻剋NLP領域的經典任務，並提供Python實現的詳盡指導。 文本分類（Text Classification）： 從情感分析（Sentiment Analysis）、垃圾郵件檢測到新聞主題分類，本書將介紹多種文本分類模型，包括傳統的機器學習模型（如樸素貝葉斯、支持嚮量機）以及深度學習模型（如循環神經網絡RNN、長短期記憶網絡LSTM、門控循環單元GRU）。我們將重點講解如何構建數據集、訓練模型並評估其性能。 序列標注（Sequence Labeling）： 命名實體識彆（Named Entity Recognition, NER）和詞性標注是序列標注的典型應用。本書將介紹條件隨機場（Conditional Random Fields, CRF）等經典模型，以及基於深度學習的序列標注方法，例如BiLSTM-CRF模型。 文本生成（Text Generation）： 從簡單的文本補全到復雜的文章創作，本書將介紹基於統計語言模型和深度學習的文本生成技術，包括循環神經網絡（RNN）和Transformer架構，並展示如何利用預訓練的語言模型（如GPT係列）來生成高質量的文本。 信息抽取（Information Extraction）： 包括關係抽取（Relation Extraction）、事件抽取（Event Extraction）等，本書將介紹如何從非結構化文本中提取結構化的信息，為知識圖譜構建和問答係統奠定基礎。 機器翻譯（Machine Translation）： 作為NLP領域的皇冠，本書將介紹神經機器翻譯（Neural Machine Translation, NMT）的核心思想，包括Encoder-Decoder架構、注意力機製（Attention Mechanism）以及Transformer模型，並提供相關的Python實現示例。 文本摘要（Text Summarization）： 無論是抽取式摘要還是生成式摘要，本書都將進行詳細講解，幫助讀者理解如何從長篇文章中提煉齣核心內容。 深度學習在NLP中的應用： 深度學習已經成為NLP領域的主流技術。本書將花費大量篇幅介紹深度學習在NLP中的應用，包括： 神經網絡基礎： 簡要迴顧神經網絡的基本概念，為理解更復雜的模型打下基礎。 捲積神經網絡（CNN）在文本處理中的應用： 講解CNN如何捕捉文本的局部特徵。 循環神經網絡（RNN）及其變種（LSTM, GRU）： 詳細闡述RNN處理序列數據的能力，以及LSTM和GRU如何解決長期依賴問題。 注意力機製（Attention Mechanism）： 深入講解注意力機製如何讓模型聚焦於文本的關鍵部分，以及它在機器翻譯、文本摘要等任務中的重要作用。 Transformer模型： 作為當前NLP領域的基石，本書將詳細解析Transformer的自注意力（Self-Attention）機製，並展示其在各種NLP任務中的強大能力。 預訓練語言模型（Pre-trained Language Models）： 包括BERT、GPT、RoBERTa等，本書將重點介紹這些模型的架構、訓練方法以及如何通過微調（Fine-tuning）來適應各種下遊任務，這是當前NLP研究和應用的核心。 實用工具與庫： Python擁有豐富的NLP庫，本書將重點介紹並演示如何使用這些強大的工具： NLTK（Natural Language Toolkit）： 作為NLP領域的經典庫，本書將介紹NLTK在文本分詞、詞性標注、情感分析等方麵的基礎功能。 spaCy： 一個高效的NLP庫，本書將演示spaCy在實體識彆、依賴解析等方麵的強大性能。 Gensim： 專注於主題建模和詞嚮量計算，本書將介紹Gensim在文本相似度計算、文檔聚類等方麵的應用。 Scikit-learn： 經典的機器學習庫，本書將演示如何利用Scikit-learn實現文本分類、特徵提取等任務。 TensorFlow / PyTorch： 主流的深度學習框架，本書將大量使用這兩個框架來構建和訓練深度學習模型，並提供詳細的代碼示例。 Hugging Face Transformers庫： 作為預訓練語言模型的集成平颱，本書將重點介紹如何利用Hugging Face庫快速加載和微調各種預訓練模型，實現高效的NLP應用開發。 理論與實踐並重：深入理解，知行閤一 本書最大的特色在於其理論與實踐的完美結閤。我們不隻是羅列概念，更注重解釋其背後的原理，並提供大量清晰、可運行的Python代碼示例。 循序漸進的代碼示例： 每一個算法或模型，都配有從基礎到進階的代碼實現。讀者可以跟隨示例，一步步搭建起自己的NLP應用。 真實數據集的應用： 我們將使用真實世界中的數據集，如IMDB電影評論數據集、新聞數據集、社交媒體文本等，讓讀者在真實場景中練習NLP技術。 項目導嚮的章節設計： 部分章節將以小型項目的方式呈現，引導讀者完成一個完整的NLP任務，例如構建一個情感分析器、一個簡易的聊天機器人等，從而鞏固所學知識。 挑戰與思考： 每章末尾都將設置思考題或小挑戰，鼓勵讀者深入思考，拓展思路，提升解決問題的能力。 麵嚮讀者： 本書適閤以下人群： 初學者： 對NLP感興趣，希望係統學習NLP基礎知識和Python實現的編程愛好者。 開發者： 希望將NLP技術應用於實際項目中的軟件工程師、數據科學傢、機器學習工程師。 研究者： 需要瞭解NLP最新進展和技術細節的學術界人士。 數據分析師： 希望從文本數據中挖掘價值，提升分析能力的專業人士。 本書將帶你： 理解文本的本質： 掌握如何從字符、詞語、句子到篇章理解文本的構成和含義。 掌握核心NLP技術： 熟練運用各種預處理、文本錶示、模型訓練和評估方法。 構建強大的NLP應用： 能夠獨立開發文本分類、情感分析、信息抽取、機器翻譯等各類NLP係統。 駕馭前沿AI模型： 深入理解並應用BERT、GPT等先進的預訓練語言模型。 提升編程與實踐能力： 通過大量的Python代碼示例，夯實編程功底，積纍實戰經驗。 《Python自然語言處理》不僅僅是一本技術書籍，它更是一扇通往理解人類語言、挖掘海量信息、構建智能應用的窗口。我們希望通過這本書，激發讀者對NLP領域的興趣，幫助大傢在這個日新月異的領域中不斷探索和進步，最終能夠用代碼的力量，解鎖文本的無限可能。

评分☆☆☆☆☆

作為一個在工作中需要處理大量非結構化文本數據的開發者，《Python自然語言處理》這本書為我提供瞭一個非常係統且實用的知識體係。我一直嘗試用各種零散的資料來解決問題，但總感覺知識點不夠連貫，缺乏全局的視角。這本書的齣現，就像是把所有散落在各處的拼圖碎片，完美地拼湊成瞭一幅清晰的畫麵。它從最基礎的文本錶示，到各種高級的文本挖掘技術，再到深度學習在NLP中的應用，層層遞進，邏輯嚴謹。 這本書讓我明白，NLP並非高不可攀的象牙塔。通過Python強大的生態係統和這本書細緻的講解，即使是復雜的模型，也能夠被拆解成一個個可執行的步驟。我學會瞭如何從海量文本數據中提取有價值的信息，如何進行主題建模，如何理解文本的情感傾嚮，甚至如何搭建簡單的問答係統。這些技能的提升，直接體現在瞭我的工作效率上，我能夠更快速、更準確地完成數據分析任務，為決策提供更可靠的支持。

评分☆☆☆☆☆

這本書，簡直是我打開Python NLP世界的一把金鑰匙！說實話，剛開始接觸自然語言處理，感覺就像麵對著一片浩瀚無垠的迷霧，那些復雜的算法、模型，還有層齣不窮的工具庫，讓我這個編程新手望而卻步。但當我翻開《Python自然語言處理》這本書時，那種無助感瞬間煙消雲散。作者用一種極其通俗易懂的方式，將那些原本高深莫測的概念娓娓道來。就好像我不是在學習枯燥的理論，而是在跟一位經驗豐富的老師在咖啡館裏閑聊，他循循善誘，點撥我如何一步步拆解問題，如何運用Python這把利器去解決。 比如，書中關於文本預處理的部分，簡直是為我量身定做的。還記得我第一次嘗試處理文本數據時，麵對著各種奇形怪狀的符號、錯彆字、還有各種語言風格，簡直是頭疼欲裂。這本書詳細講解瞭分詞、去除停用詞、詞乾提取、詞形還原等一係列核心技術，並且每一個步驟都配有清晰的代碼示例，讓我可以立刻動手實踐。更重要的是，它不僅僅是教我“怎麼做”，還深入淺齣地解釋瞭“為什麼這麼做”，讓我理解瞭每一步的原理和意義。我不再是被動地復製粘貼代碼，而是真正理解瞭背後的邏輯，這對我後續的學習打下瞭堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

對於我這種對機器學習算法有點既期待又害怕的讀者來說，《Python自然語言處理》的章節安排簡直是福音。它沒有一開始就丟給我一大堆復雜的神經網絡模型，而是從一些相對容易理解的傳統NLP模型入手，比如TF-IDF、樸素貝葉斯等。這些模型講解得非常細緻，作者不僅給齣瞭數學原理的簡要介紹，更重要的是，展示瞭如何在Python中使用scikit-learn等庫高效地實現它們。這讓我能夠快速建立起對文本分類、情感分析等基本任務的理解，並且看到實際的效果。 讓我印象最深刻的是，書中對於不同模型優缺點的對比分析。它並沒有將某個模型神化，而是客觀地指齣瞭各自的局限性，並給齣瞭在特定場景下選擇哪種模型的建議。這種接地氣的講解方式，讓我不再糾結於“哪個模型最好”，而是學會瞭“哪個模型最適閤當前的問題”。這種務實的態度，對於我這樣剛入行，需要快速産齣實際成果的開發者來說，實在太寶貴瞭。我能夠根據書中的指導，選擇閤適的工具，快速搭建起原型，解決實際的業務需求。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學習編程最好的方式就是“玩”起來，而《Python自然語言處理》這本書恰恰鼓勵瞭我這一點。它在講解理論知識的同時，提供瞭大量的實踐練習和項目案例。這些案例並非那種“教科書式”的死闆例子，而是貼近真實世界問題的應用，比如構建一個簡單的聊天機器人，或者分析社交媒體上的用戶評論。通過完成這些項目，我不僅鞏固瞭書中的知識，還學會瞭如何將零散的知識點串聯起來，形成一個完整的解決方案。 最令我驚喜的是，書中鼓勵讀者去探索和嘗試。它並不是一本“一招鮮”的秘籍，而是引導我去思考，去查閱更多資料，去嘗試不同的方法。當我遇到問題時，書中的提示和講解，總能給我一些新的啓發，讓我找到解決的方嚮。我仿佛置身於一個充滿活力的學習社區，和作者一起，不斷地探索NLP的奧秘。這種自主學習和解決問題的能力，比單純記憶書本內容要重要得多，也讓我對未來的學習充滿瞭信心。

评分☆☆☆☆☆

老實說，在拿到《Python自然語言處理》之前，我對NLP的理解僅限於一些非常錶麵的概念，比如詞頻統計和關鍵詞提取。我以為這隻是一個相對小眾且偏學術的領域。但這本書徹底顛覆瞭我的認知。它讓我看到瞭NLP在現實世界中的巨大應用潛力，從智能客服、內容推薦，到輿情分析、機器翻譯，幾乎滲透到瞭我們生活的方方麵麵。 作者在講解過程中，非常注重理論與實踐的結閤。書中不僅僅停留在概念的介紹，更是提供瞭大量的實際操作指導。我跟著書中的例子，一步步地完成瞭數據爬取、文本清洗、特徵工程、模型訓練等一係列流程。每一個環節都講解得非常透徹，並且提供瞭豐富的代碼示例，讓我能夠觸類旁通。更重要的是，它讓我明白瞭，要掌握NLP，不僅僅是要懂算法，更重要的是要懂如何將這些算法應用到實際問題中，如何用Python這門語言去實現。這本書，無疑為我打開瞭一扇通往NLP廣闊天地的大門。

评分☆☆☆☆☆

有好券，必须囤书。。想学python，继续买了

评分☆☆☆☆☆

一下子买了将近两百本书，购办公室的兄弟们看一阵子了

评分☆☆☆☆☆

Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，其应用领域非常广泛，包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算以及推荐系统构建等。

评分☆☆☆☆☆

讲的比较详细，上手入门还是可以的，期待进步

评分☆☆☆☆☆

●多种应用Python的方法：实现数据结构、解析基于文本的信息、数据库接口，以及扩展和嵌入Python。

评分☆☆☆☆☆

1. 除了会遇到编程新手会遇到的常见问题，使用这本书还要面对 python 2 和 3 之间不同产生的问题。如果使用python 2，终究是有些落后，而如果使用 python 3 ，则有很多的版本上面的异同，会给学习过程徒增很多难题，而且这些问题的解决方法并不容易搜索到。（参见图 1-3）

评分☆☆☆☆☆

2011年我去凤凰古城旅行。古城内有许多卖水果的小贩，我想买葡萄，随口问了句，卖水果的大爷，葡萄甜不甜？大爷傲娇地说：当然，不信我吃给你看。然后他就吃起来了。为何不按常理出牌！在我懵圈时，@出现了，大爷吃着自家葡萄，越吃越满意，然后他决定不卖了，收摊回家留着自己吃……于是，我就静静地看着大爷离去，只留了一个背影给我……去过这么多城市，走过这么多路，再也没遇到过这么任性的大爷了。

评分☆☆☆☆☆

京东质量可以，值得信赖。。

评分☆☆☆☆☆

而这本《Python基础教程（第3版）》里，讲到了我所需要的进阶的知识，还有十个项目可以练手！可以以此作为过渡——因为学习初期，我就已经把《Python高级编程（第2版）》买好了(●°u°●)? 」