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。
本书主要介绍如何通过NLTK库与一些Python库的结合从而实现复杂的NLP任务和机器学习应用。全书共分为10章。第1章对NLP进行了简单介绍。第2章、第3章和第4章主要介绍一些通用的预处理技术、专属于NLP领域的预处理技术以及命名实体识别技术等。第5章之后的内容侧重于介绍如何构建一些NLP应用,涉及文本分类、数据科学和数据处理、社交媒体挖掘和大规模文本挖掘等方面。
本书适合 NLP 和机器学习领域的爱好者、对文本处理感兴趣的读者、想要快速学习NLTK的zishenPython程序员以及机器学习领域的研究人员阅读。
1、版本较老,书内Python版本为2.6.6,所以对应的nltk版本可能也很老。 2、全书都是讲的英文处理,并未涉及到任何中文内容。NLP的中文和英文有很大差别,所以这本书对中文NLP的指导性并不高。 1、版本较老,书内Python版本为2.6.6,所以对应的nltk版本可能也很老。 2、全书都是...
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评分从这本书里学到了如何使用朴素贝叶斯对文本进行分类,对我分析微博特别有帮助,整体上而言是非常好的一本书,内容非常丰富,自然语言和数据挖掘都能覆盖到,强烈推荐。
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