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出版者:人民邮电出版社

作者:(美)Steven Bird Ewan Klein Edward Loper

出品人:

页数:508

译者:张旭

出版时间:2014-6-25

价格:89.00

装帧:平装

isbn号码:9787115333681

丛书系列:

图书标签:

• 自然语言处理
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《Python自然语言处理》 本书是一本面向Python开发者的实用指南，深入探讨了如何利用Python强大的生态系统和丰富的库，解决各种自然语言处理（NLP）任务。本书的目标是帮助读者掌握NLP的核心概念、算法和技术，并能将其应用于实际项目中，构建智能的文本处理应用。 本书内容梗概： 本书涵盖了从基础的文本预处理到复杂的深度学习模型在NLP中的应用，内容结构清晰，循序渐进，旨在为读者构建一个扎实的NLP知识体系。 第一部分：NLP基础与预处理 文本数据的获取与表示： 介绍如何从各种来源（文件、网页、数据库等）获取文本数据，以及文本数据在计算机中的基本表示方式，如字符串、字符编码等。 文本的清洗与预处理： 这是NLP工作流程中的关键一步。本书将详细讲解常用的预处理技术，包括： 分词（Tokenization）： 将连续的文本分割成有意义的单元（词语、标点符号等），并介绍不同语言的分词策略。 去除停用词（Stop Word Removal）： 识别并移除对文本含义影响不大的常用词汇，如“的”、“是”、“在”等。 词干提取（Stemming）与词形还原（Lemmatization）： 将词语还原到其基本形态，例如将“running”、“runs”、“ran”都还原为“run”，从而减少词汇的变体。 大小写转换（Case Folding）： 将所有文本统一为小写或大写，以消除大小写带来的差异。 特殊字符与噪声处理： 如何识别和处理HTML标签、URL、表情符号、拼写错误等干扰信息。 文本特征提取： 将预处理后的文本转化为计算机可以理解的数值特征，为后续的建模奠定基础。本书将介绍： 词袋模型（Bag-of-Words, BoW）： 统计每个词语在文本中出现的频率。 TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）： 衡量一个词语在单篇文档中的重要性，以及它在整个文档集合中的普遍性。 N-gram模型： 考虑词语的序列信息，将连续的N个词语作为一个整体进行分析，如bigram（两个词语）、trigram（三个词语）等。 第二部分：文本分析与理解 词向量（Word Embeddings）： 介绍将词语映射到低维向量空间的技术，使得具有相似语义的词语在向量空间中距离更近。本书将深入讲解： Word2Vec： 包括Skip-gram和CBOW模型，以及其训练原理和应用。 GloVe（Global Vectors for Word Representation）： 基于全局词语共现统计信息的词向量模型。 FastText： 考虑词语内部结构（子词信息）的词向量模型，对于处理未知词和形态丰富的语言尤为有效。 文本相似度计算： 学习如何度量不同文本之间的相似程度，这在信息检索、推荐系统等领域至关重要。 余弦相似度（Cosine Similarity）： 基于向量空间中的角度来衡量相似度。 Jaccard相似度： 基于集合交集与并集的比例来衡量相似度。 主题模型（Topic Modeling）： 探索隐藏在大量文本中的潜在主题，例如Latent Dirichlet Allocation (LDA)。 LDA模型原理与应用： 学习如何使用LDA来发现文档集中的主题，并为文档分配主题概率。 情感分析（Sentiment Analysis）： 识别文本所表达的情感倾向（正面、负面、中性），并探讨不同的分析方法，包括基于词典的方法和基于机器学习/深度学习的方法。 命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）： 识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名、日期等。 词性标注（Part-of-Speech Tagging, POS Tagging）： 为文本中的每个词语分配其语法词性（名词、动词、形容词等）。 第三部分：Python在NLP中的实践 常用的Python NLP库： 本书将详细介绍和演示以下核心Python库的使用： NLTK (Natural Language Toolkit)： 最早也是最全面的一套NLP工具包，提供了丰富的文本处理功能、语料库和学习资源。 spaCy： 一个高效、易用的NLP库，以其速度和工业级的应用能力著称，提供了预训练模型和方便的API。 Gensim： 专注于主题建模和向量空间模型，能够高效处理大规模文本数据。 scikit-learn： 虽然是一个通用的机器学习库，但其在文本分类、特征提取等方面提供了强大的支持。 文本分类（Text Classification）： 学习如何使用机器学习算法（如朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归）对文本进行分类，例如垃圾邮件检测、新闻分类等。 文本生成（Text Generation）： 介绍如何利用语言模型生成新的文本，例如使用马尔可夫链、循环神经网络（RNN）等。 序列标注任务（Sequence Labeling Tasks）： 深入讲解如何使用条件随机场（CRF）或深度学习模型来解决NER、词性标注等任务。 第四部分：深度学习在NLP中的应用 神经网络基础回顾： 简要回顾深度学习的基本概念，为理解NLP中的深度学习模型做准备。 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）： 介绍RNN及其变体（LSTM, GRU），如何处理序列数据，并在机器翻译、文本生成等任务中取得成功。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）： 探索CNN在文本分类、情感分析等任务中的应用，理解其特征提取能力。 注意力机制（Attention Mechanism）： 讲解注意力机制的工作原理，如何让模型在处理长序列时聚焦于关键信息，以及其在机器翻译、问答系统中的重要性。 Transformer模型： 详细介绍Transformer架构，以及基于Transformer的模型（如BERT, GPT系列），它们在NLP领域掀起了革命性的变革。 BERT的原理与微调（Fine-tuning）： 学习BERT的预训练任务和如何针对下游任务进行微调。 GPT系列模型的应用： 探索GPT在文本生成、对话系统等领域的强大能力。 预训练语言模型（Pre-trained Language Models, PLM）： 强调预训练语言模型的概念，以及如何利用和微调这些模型来加速和提升NLP任务的性能。 本书特色： 实践导向： 本书强调理论与实践相结合，提供了大量的代码示例，读者可以通过动手实践来加深理解。 全面的Python库覆盖： 覆盖了当前主流的Python NLP库，为读者提供了丰富的工具选择。 深入浅出： 尽管涉及复杂的技术，但本书力求用清晰易懂的语言进行讲解，降低学习门槛。 关注最新进展： 及时跟进NLP领域的最新技术和研究成果，如Transformer模型及其应用。 面向实际应用： 旨在帮助读者解决实际的NLP问题，构建具有智能的文本处理系统。 本书适合读者： 希望掌握自然语言处理技术的Python开发者。 对人工智能、机器学习在文本领域应用感兴趣的工程师和研究人员。 需要处理和分析大量文本数据的学生和数据科学家。 希望提升文本处理能力，开发智能文本应用的软件工程师。 通过本书的学习，读者将能够自信地运用Python来解决各种自然语言处理挑战，为构建更智能、更具交互性的应用程序奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

https://usyiyi.github.io/nlp-py-2e-zh/ ==========================================================================================================================================================  

评分☆☆☆☆☆

结合Python的语言特性，循序渐进介绍了很多自然语言处理方面的知识，以及如何使用nltk进行NLP。再次体会到Python在文本处理方面有着很多先天优势。 不过，如果Python较为熟悉，这本书的很多章节可以略过。  

评分☆☆☆☆☆

《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...  

评分☆☆☆☆☆

入门级别的书，如果你对Python不太了解，里面还有介绍Python基本语法的内容。讲的主要是针对英文的自然语言处理，关于中文的基本没有，但大致思路是相通的。 这本书是基于python2的。里面有些代码已经运行不了了。但是作者在http://www.nltk.org/book/ 有本书基于python3的修订...  

评分☆☆☆☆☆

NLTK入门好书，基本就是官方文档的部分集合（定位于入门所以很多内容没涉及到），不过添加了很多Python语言方面的东西，对于非计算机专业的人相当友好。 Python 只要解决了中文问题用起来真是爽，Python 3似乎已经解决了，可惜很多算法库都没有3的版本，所以还是老老实实各种...  

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《Python自然语言处理》这本书并非是一本简单的技术手册，它更像是一扇通往人工智能核心领域的大门。这本书从最基础的文本预处理，到复杂的深度学习模型，几乎涵盖了NLP研究和应用的全貌。我尤其看重其中关于“特征工程”和“模型评估”的章节，因为这两部分是构建高效NLP系统的关键。 我对书中关于“文本分类”和“序列标注”等经典NLP任务的讲解尤为感兴趣。如何构建一个能够区分不同类型文本的分类器，或者如何让机器能够准确地识别出文本中的实体，这些都是NLP领域中的基础且重要的任务。书中详细介绍了各种算法，并提供了Python的实现，让我能够轻松上手。 这本书的写作风格非常独特。它既有学术论文的严谨，又不乏科普读物的趣味性。作者在讲解技术细节的同时，也穿插了一些NLP领域的历史发展和前沿动态，让读者能够更全面地了解这个领域。我尤其喜欢书中对一些经典NLP模型的历史演变过程的介绍，这让我能够更好地理解这些模型的设计思路。 书中对于“知识图谱”和“问答系统”等更高级的应用的探讨，也让我感到非常兴奋。如何构建一个能够理解用户问题的智能问答系统，或者如何利用知识图谱来增强文本的理解能力，这些都是NLP领域的前沿研究方向。这本书的讲解，让我对这些前沿技术有了初步的了解。 总而言之，《Python自然语言处理》这本书为我提供了一个系统且深入的学习NLP的框架。它不仅包含了NLP的核心技术，更重要的是，它通过丰富的案例和实践，将理论知识转化为解决实际问题的能力。这本书无疑是我在NLP领域深入探索的宝贵财富，让我对这个充满挑战和机遇的领域有了更深刻的认识和更坚定的追求。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名是《Python自然语言处理》，看到这个书名，我就立刻被吸引了。我一直对人工智能和机器学习非常感兴趣，而自然语言处理（NLP）正是AI领域中最具魅力和挑战性的分支之一。从社交媒体上的情感分析，到智能助手的语音识别，再到机器翻译，NLP的应用无处不在，深刻地改变着我们的生活。我渴望深入了解NLP背后的原理和技术，并希望能亲手实现一些有趣的NLP应用。 当我拿到《Python自然语言处理》这本书时，我首先被它的厚度所震撼，这预示着内容将非常丰富和深入。翻开目录，我看到了诸如文本预处理、词汇学、句法分析、语义理解、情感分析、主题模型等一系列NLP的核心概念和技术。这正是我所期待的，这本书似乎能够为我构建一个全面而扎实的NLP知识体系。我特别期待其中关于深度学习在NLP中应用的章节，比如如何使用循环神经网络（RNN）和Transformer模型来处理文本序列，这在近几年的NLP研究中扮演着至关重要的角色。 读完第一章，我感觉自己仿佛踏上了一段激动人心的学习之旅。作者以一种非常直观和循序渐进的方式介绍了NLP的基本概念，并结合Python的实际代码示例，让抽象的理论变得触手可及。我尤其欣赏书中对文本清洗和特征提取的细致讲解，例如如何处理停用词、如何进行词干提取和词形还原，以及TF-IDF和词嵌入等重要的特征表示方法。这些基础知识对于后续的NLP任务至关重要，作者的讲解清晰易懂，让我在短时间内就掌握了这些关键技能，并跃跃欲试地想在实际项目中应用它们。 这本书的语言风格十分吸引人，读起来就像是在和一位经验丰富的NLP专家进行对话。作者在讲解复杂的算法和模型时，总能恰到好处地穿插一些生动有趣的例子，让我不会感到枯燥乏味。我特别喜欢其中关于语言模型构建的章节，它详细介绍了N-gram模型的工作原理，以及如何利用它来进行文本生成和预测。此外，书中还深入探讨了隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）等在序列标注任务中的应用，这对于理解词性标注、命名实体识别等任务非常有帮助。 我一直对如何让计算机“理解”人类语言感到好奇，而《Python自然语言处理》这本书似乎给了我一个绝佳的答案。它不仅仅是理论的堆砌，更是对实践的高度重视。书中提供了大量的代码示例，让我能够跟随作者一步步地构建和训练各种NLP模型。我迫不及待地想学习如何利用这本书中的知识，去解决现实世界中的一些有趣问题，比如构建一个能够自动摘要新闻文章的程序，或者开发一个能够根据用户输入生成个性化推荐的系统。这本书无疑是我通往NLP世界的一把金钥匙。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最直观的感受就是内容的广度和深度都相当惊人。从文本的底层处理，比如分词、词性标注，到更高层次的语义理解，比如情感分析、主题建模，乃至当下最热门的深度学习在NLP领域的应用，几乎涵盖了NLP的方方面面。让我印象深刻的是，作者在介绍每一个概念时，都会追溯其历史发展和理论基础，然后再深入剖析其工作原理，并给出相应的Python实现。这不仅仅是一个“怎么做”的指南，更是一个“为什么这么做”的深度解析，非常适合想要系统性掌握NLP技术的读者。 我尤其对书中关于“语言模型”的部分感到兴奋。不仅仅是简单的N-gram，作者还详细讲解了更复杂的如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及目前主流的Transformer模型。书中对这些模型的推导和讲解非常详尽，并且给出了相应的代码实现，让我能够真正地动手去构建和训练一个属于自己的语言模型。这种从理论到实践的无缝衔接，极大地增强了我的学习信心，也让我对NLP的未来发展有了更深刻的认识。 对于我这样一个初学者来说，这本书的叙事方式非常友好。作者并没有一开始就抛出晦涩难懂的术语，而是循序渐进地引入，并且在讲解过程中穿插了大量的实际案例。比如，在讲解文本分类时，书中不仅介绍了常见的算法，还通过构建一个垃圾邮件分类器来演示整个流程。这种“学以致用”的方式，让我能够快速地将学到的知识应用到实际问题中，并从中获得成就感。 我非常欣赏这本书在理论讲解之外，对Python库的运用进行了深入的介绍。像NLTK、spaCy、Gensim等NLP领域常用的Python库，书中都有详细的讲解和应用示例。这对于我这样一个主要使用Python进行开发的学习者来说，无疑是一大福音。我能够直接学习如何利用这些强大的工具来处理文本数据，从而大大提高我的开发效率。 总体而言，这本书为我打开了NLP世界的大门。它不仅仅是一本技术手册，更像是一次思维的启迪。通过阅读这本书，我不仅学到了NLP的各种技术和方法，更重要的是，我开始能够从更宏观的角度去思考语言的本质，以及如何让计算机更好地理解和运用人类的语言。这本书的深度和广度，以及其理论与实践的完美结合，让我对NLP领域产生了浓厚的兴趣，并渴望继续深入探索。

评分☆☆☆☆☆

拿到《Python自然语言处理》这本书，我的第一感觉就是它是一本“硬核”的作品。序言和目录都透露出一种严谨和全面的气息，涵盖了NLP从基础到进阶的各种主题，从传统的统计方法到最新的深度学习模型，几乎无所不包。我尤其关注书中关于机器学习在NLP中应用的章节，这部分内容对于理解如何让计算机从海量文本数据中学习规律至关重要。 我对书中关于“文本表示”部分的讲解尤为期待。如何将人类的语言转化为计算机能够理解和处理的数值，是NLP领域的一个核心难题。书中详细介绍了词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF以及更先进的词向量（Word Embeddings）等技术，并给出了Python的实现。我非常想了解这些技术是如何工作的，以及它们在实际应用中的优劣势。 这本书的叙述风格非常吸引人。作者仿佛是一位循循善诱的老师，他用清晰的语言解释复杂的概念，并辅以丰富的代码示例。即使是对于一些相对晦涩的数学原理，作者也能用通俗易懂的方式进行阐述，并且常常联系实际应用场景，让我能够更好地理解其重要性。 我个人对书中关于“序列标注”和“文本生成”的章节尤其感兴趣。如何让计算机识别句子中的特定实体（如人名、地名），或者如何让计算机根据给定的输入生成一段连贯的文本，这些都是NLP领域非常有挑战性的任务。这本书的详细讲解，让我看到了实现这些功能的可能性。 这本书为我提供了一个非常扎实的NLP基础。它不仅教会了我NLP的理论知识，更重要的是，它让我掌握了使用Python来解决实际NLP问题的能力。这本书的深度和广度，以及其对理论与实践的完美结合，让我对NLP领域产生了强烈的学习兴趣，并相信它能够为我未来的学习和工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

拿到《Python自然语言处理》这本书，我首先被其书名所吸引。作为一名对人工智能领域充满热情的研究者，我一直对如何让机器理解和处理人类语言的技术非常着迷。这本书的出现，恰好满足了我对NLP领域深入学习的渴望。其标题直接点明了主题，并且结合了时下最热门的编程语言Python，这让我对内容的实用性和前沿性充满了期待。 我特别关注书中关于“语义理解”的章节。如何让计算机不仅仅是识别文本中的词语，而是真正理解文本的含义，这无疑是NLP领域中最具挑战性的课题之一。书中对词义消歧、指代消解、文本蕴含等问题的探讨，让我感到非常兴奋。我希望通过这本书，能够了解到当前最先进的语义理解技术，以及如何利用Python来实现它们。 阅读这本书的过程，我感觉就像是在与一位经验丰富的导师进行一场深入的交流。作者的讲解非常清晰，并且善于使用生动形象的比喻来阐述复杂的概念。即使是对于一些初学者可能难以理解的数学模型，作者也能将其分解，并给出直观的解释。我尤其喜欢书中提供的许多实际案例，这些案例能够帮助我更好地理解理论知识，并激发我的学习兴趣。 书中对于“情感分析”和“主题模型”等应用领域的详细介绍，也让我受益匪浅。如何从大量的用户评论中提取出情感倾向，或者如何从海量的文档中发现隐藏的主题，这些都是在实际工作中非常常见的需求。这本书的讲解，让我能够掌握相关的技术，并有信心去解决这些问题。 总而言之，《Python自然语言处理》这本书为我提供了一个全面且深入的NLP学习路径。它不仅包含了NLP的各项核心技术，更重要的是，它通过丰富的代码示例和实际案例，将理论知识转化为可操作的能力。这本书无疑是我在NLP领域探索道路上的一个重要里程碑，让我对这个充满活力的领域有了更深刻的认识和更坚定的信心。

评分☆☆☆☆☆

这本主要讲NLTK，不用NLTK的我用不太上。

评分☆☆☆☆☆

主要讲的还是NLTK的库，没怎么讲NLP的基本知识

评分☆☆☆☆☆

可以啊，讲的挺清楚的，适合我这种对理论推导没兴趣的人。

评分☆☆☆☆☆

主要讲的还是NLTK的库，没怎么讲NLP的基本知识

评分☆☆☆☆☆

一个NLTK库 扯了近500页。。。