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☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:涂铭

出品人:

页数:281

译者:

出版时间:2018-5

价格:69

装帧:精装

isbn号码:9787111597674

丛书系列:智能系统与技术丛书

图书标签:

NLP
自然语言处理
机器学习
python
人工智能
大数据
Python
计算机
Python
自然语言处理
实战
机器学习
文本分析
深度学习
编程
人工智能
语义理解
NLP

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具体描述

自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科，比较复杂，学习门槛高，但本书巧妙地避开了晦涩难懂的数学公式和证明，即便没有数学基础，也能零基础入门。本书专注于中文的自然语言处理，以Python及其相关框架为工具，以实战为导向，详细讲解了自然语言处理的各种核心技术、方法论和经典算法。三位作者在人工智能、大数据和算法领域有丰富的积累和经验，是阿里巴巴、前明略数据和七牛云的资深专家。同时，本书也得到了阿里巴巴达摩院高级算法专家、七牛云AI实验室Leader等专家的高度评价和鼎力推荐。全书一共11章，在逻辑上分为2个部分：第一部分（第1、2、11章）主要介绍了自然语言处理所需要了解的基础知识、前置技术、Python科学包、正则表达式以及Solr检索等。第二部分（第5-10章）第3~5章讲解了词法分析相关的技术，包括中文分词技术、词性标注与命名实体识别、关键词提取算法等。第6章讲解了句法分析技术，该部分目前理论研究较多，工程实践中使用门槛相对较高，且效果多是依赖结合业务知识进行规则扩展，因此本书未做深入探讨。第7章讲解了常用的向量化方法，这些方法常用于各种NLP任务的输入。第8章讲解了情感分析相关的概念、场景以及一般做情感分析的流程，情感分析在很多行业都有应用。第9章介绍了机器学习的重要概念，同时重点突出NLP常用的分类算法、聚类算法，还介绍了几个案例。第10章节介绍了NLP中常用的一些深度学习算法，这些方法比较复杂，但是非常实用，需要读者耐心学习。

好的，这是一份针对一本名为《Python自然语言处理实战》的书籍的简介，这份简介着重于介绍其他可能的、不包含该书内容的图书主题，并力求详实、自然。 --- 图书简介：数据驱动的决策与现代商业智能：从基础统计到深度预测分析核心主题：深入探索如何运用高级数据分析技术、统计学原理与现代商业智能（BI）工具，构建可操作的商业洞察模型，推动企业战略决策的优化。第一部分：商业分析的基石——扎实的统计学与数据清洗（约 400 字）本书的第一部分旨在为读者奠定坚实的量化分析基础，这与自然语言处理（NLP）中侧重的文本挖掘和语义分析领域截然不同。我们聚焦于结构化数据和时间序列数据的处理与解读。数据获取与预处理：详细讲解如何从企业资源规划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）数据库以及各种传感器和物联网（IoT）设备中高效、安全地提取关键业务指标（KPIs）。强调数据治理的重要性，包括缺失值处理的策略选择（插值法、删除法），异常值检测（箱线图、Z-Score、IQR方法）及其对后续模型准确性的影响。不同于文本数据需要分词、词干提取，本部分侧重于数值型和类别型数据的规范化（Normalization）与标准化（Standardization）。描述性统计与探索性数据分析 (EDA)：涵盖集中趋势、离散程度、偏度和峰度的精确计算与商业解读。通过构建高级可视化图表（如热力图、平行坐标图、小提琴图），帮助决策者直观地理解销售波动、库存周转率、客户生命周期价值（CLV）等核心指标的分布特征。重点分析如何利用EDA发现隐藏的运营瓶颈和市场机会，而非仅仅停留在文本的情感分析层面。基础推断统计：介绍假设检验的严谨流程，包括T检验、方差分析（ANOVA）在A/B测试设计与效果评估中的应用。阐述如何科学地评估市场活动或新产品发布带来的统计显著性影响，确保商业决策建立在可信赖的概率基础上。第二部分：预测建模与机器学习的商业应用（约 550 字）本部分将分析的核心转向建立精确的预测模型，重点放在数字预测和分类任务，与处理非结构化文本的复杂性有显著区别。线性与非线性回归模型：深入讲解多元线性回归的原理、多重共线性诊断（VIF）及其应对措施。随后过渡到更强大的非线性模型，如广义可加模型（GAMs），用于捕捉复杂的、非线性的收入或需求曲线。我们不会讨论词嵌入（Word Embeddings）或主题模型（Topic Modeling），而是专注于特征工程在数值数据上的转化，例如创建滞后变量、交互项等。时间序列分析：这是商业预测的核心。详细介绍经典的ARIMA、SARIMA模型，并重点讲解如何处理季节性和趋势性数据。高阶的章节将引入状态空间模型和现代的指数平滑法（ETS），用于精确预测库存需求、季节性收入流或电力消耗。对比NLP中用于序列预测的RNNs，本部分强调传统时间序列模型的业务可解释性和鲁棒性。分类与决策树集成：讲解如何使用逻辑回归、支持向量机（SVM）解决客户流失预测（Churn Prediction）等二元分类问题。本书的重点将放在集成学习方法上：随机森林（Random Forest）的构建原理、梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM），特别是XGBoost和LightGBM在处理大规模结构化数据时的性能优化和参数调优。强调模型的可解释性，例如使用SHAP值来解释哪些客户特征（而非文本特征）驱动了流失决策。第三部分：现代商业智能与战略洞察可视化（约 500 字）最后一部分将理论模型转化为企业可操作的仪表盘和报告，着重于BI工具的应用和数据驱动的战略部署。数据可视化的高级技巧：摒弃基础的条形图和饼图，本书教授如何设计“叙事性”的数据仪表盘。讨论色彩理论在信息传达中的应用，以及如何利用动态筛选器和钻取功能（Drill-down）在Tableau或Power BI等主流工具中构建交互式高管摘要。重点在于如何将复杂的回归系数或时间序列预测结果，转化为清晰的决策点。商业智能平台集成与自动化：详细介绍数据管道（Data Pipeline）的构建，包括ETL/ELT流程在现代云环境（如Snowflake, Google BigQuery）下的实施。探讨如何将训练好的预测模型（如Python中的Scikit-learn或Statsmodels模型）部署到生产环境中，实现自动化的报告生成和预警系统，例如：当库存预测的置信区间超出安全阈值时，自动触发采购订单建议。风险管理与情景分析：介绍蒙特卡洛模拟在评估不同市场策略下的财务风险中的应用。展示如何通过调整输入参数（如营销投入、原材料成本），快速生成数百种未来情景，并评估每种情景下企业净现值（NPV）的概率分布。这是一种直接服务于高层财务规划和风险对冲的分析方法，与文本挖掘的侧重点完全不同。结论：本书旨在培养具备全栈分析能力的商业领袖，他们不仅能理解数据背后的统计规律，还能熟练运用现代预测工具，并将复杂的量化结果转化为清晰、可执行的商业战略。我们提供的是一把驾驭数字资产、优化运营效率、实现持续增长的实战工具箱。 ---

作者简介

涂铭：阿里巴巴数据架构师，对大数据、自然语言处理、Python、Java相关技术有深入的研究，积累了丰富的实践经验。曾就职于北京明略数据，是大数据方面的高级咨询顾问。在工业领域参与了设备故障诊断项目，在零售行业参与了精准营销项目。在自然语言处理方面，担任导购机器人项目的架构师，主导开发机器人的语义理解、短文本相似度匹配、上下文理解，以及通过自然语言检索产品库，在项目中构建了NoSQL+文本检索等大数据架构，也同时负责问答对的整理和商品属性的提取，带领NLP团队构建语义解析层。刘祥：百炼智能自然语言处理专家，主要研究知识图谱、NLG等前沿技术，参与机器自动写作产品的研发与设计。曾在明略数据担当数据技术合伙人兼数据科学家，负责工业、金融等业务领域的数据挖掘工作，在这些领域构建了诸如故障诊断、关联账户分析、新闻推荐、商品推荐等模型。酷爱新技术，活跃于开源社区，是Spark MLlib和Zeppelin的Contributor。刘树春：七牛云高级算法专家，七牛AI实验室NLP&OCR方向负责人，主要负责七牛NLP以及OCR相关项目的研究与落地。在七牛人工智能实验室期间，参与大量NLP相关项目，例如知识图谱、问答系统、文本摘要、语音相关系统等；同时重点关注NLP与CV的交叉研究领域，主要有视觉问答（VQA），图像标注（Image Caption）等前沿问题。曾在Intel DCSG数据与云计算部门从事机器学习与云平台的融合开发，项目获得IDF大奖。硕士就读于华东师范大学机器学习实验室，在校期间主攻机器学习，机器视觉，图像处理，并在相关国际会议发表多篇SCI/EI论文。

目录信息

序一
序二
前言
第1章 NLP基础 1
1.1 什么是NLP 1
1.1.1 NLP的概念 1
1.1.2 NLP的研究任务 3
1.2 NLP的发展历程 5
1.3 NLP相关知识的构成 7
1.3.1 基本术语 7
1.3.2 知识结构 9
1.4 语料库 10
1.5 探讨NLP的几个层面 11
1.6 NLP与人工智能 13
1.7 本章小结 15
第2章 NLP前置技术解析 16
2.1 搭建Python开发环境 16
2.1.1 Python的科学计算发行版——Anaconda 17
2.1.2 Anaconda的下载与安装 19
2.2 正则表达式在NLP的基本应用 21
2.2.1 匹配字符串 22
2.2.2 使用转义符 26
2.2.3 抽取文本中的数字 26
2.3 Numpy使用详解 27
2.3.1 创建数组 28
2.3.2 获取Numpy中数组的维度 30
2.3.3 获取本地数据 31
2.3.4 正确读取数据 32
2.3.5 Numpy数组索引 32
2.3.6 切片 33
2.3.7 数组比较 33
2.3.8 替代值 34
2.3.9 数据类型转换 36
2.3.10 Numpy的统计计算方法 36
2.4 本章小结 37
第3章中文分词技术 38
3.1 中文分词简介 38
3.2 规则分词 39
3.2.1 正向最大匹配法 39
3.2.2 逆向最大匹配法 40
3.2.3 双向最大匹配法 41
3.3 统计分词 42
3.3.1 语言模型 43
3.3.2 HMM模型 44
3.3.3 其他统计分词算法 52
3.4 混合分词 52
3.5 中文分词工具——Jieba 53
3.5.1 Jieba的三种分词模式 54
3.5.2 实战之高频词提取 55
3.6 本章小结 58
第4章词性标注与命名实体识别 59
4.1 词性标注 59
4.1.1 词性标注简介 59
4.1.2 词性标注规范 60
4.1.3 Jieba分词中的词性标注 61
4.2 命名实体识别 63
4.2.1 命名实体识别简介 63
4.2.2 基于条件随机场的命名实体识别 65
4.2.3 实战一：日期识别 69
4.2.4 实战二：地名识别 75
4.3 总结 84
第5章关键词提取算法 85
5.1 关键词提取技术概述 85
5.2 关键词提取算法TF/IDF算法 86
5.3 TextRank算法 88
5.4 LSA/LSI/LDA算法 91
5.4.1 LSA/LSI算法 93
5.4.2 LDA算法 94
5.5 实战提取文本关键词 95
5.6 本章小结 105
第6章句法分析 106
6.1 句法分析概述 106
6.2 句法分析的数据集与评测方法 107
6.2.1 句法分析的数据集 108
6.2.2 句法分析的评测方法 109
6.3 句法分析的常用方法 109
6.3.1 基于PCFG的句法分析 110
6.3.2 基于最大间隔马尔可夫网络的句法分析 112
6.3.3 基于CRF的句法分析 113
6.3.4 基于移进–归约的句法分析模型 113
6.4 使用Stanford Parser的PCFG算法进行句法分析 115
6.4.1 Stanford Parser 115
6.4.2 基于PCFG的中文句法分析实战 116
6.5 本章小结 119
第7章文本向量化 120
7.1 文本向量化概述 120
7.2 向量化算法word2vec 121
7.2.1 神经网络语言模型 122
7.2.2 C&W模型 124
7.2.3 CBOW模型和Skip-gram模型 125
7.3 向量化算法doc2vec/str2vec 127
7.4 案例：将网页文本向量化 129
7.4.1 词向量的训练 129
7.4.2 段落向量的训练 133
7.4.3 利用word2vec和doc2vec计算网页相似度 134
7.5 本章小结 139
第8章情感分析技术 140
8.1 情感分析的应用 141
8.2 情感分析的基本方法 142
8.2.1 词法分析 143
8.2.2 机器学习方法 144
8.2.3 混合分析 144
8.3 实战电影评论情感分析 145
8.3.1 卷积神经网络 146
8.3.2 循环神经网络 147
8.3.3 长短时记忆网络 148
8.3.4 载入数据 150
8.3.5 辅助函数 154
8.3.6 模型设置 155
8.3.7 调参配置 158
8.3.8 训练过程 159
8.4 本章小结 159
第9章 NLP中用到的机器学习算法 160
9.1 简介 160
9.1.1 机器学习训练的要素 161
9.1.2 机器学习的组成部分 162
9.2 几种常用的机器学习方法 166
9.2.1 文本分类 166
9.2.2 特征提取 168
9.2.3 标注 169
9.2.4 搜索与排序 170
9.2.5 推荐系统 170
9.2.6 序列学习 172
9.3 分类器方法 173
9.3.1 朴素贝叶斯Naive Bayesian 173
9.3.2 逻辑回归 174
9.3.3 支持向量机 175
9.4 无监督学习的文本聚类 177
9.5 文本分类实战：中文垃圾邮件分类 180
9.5.1 实现代码 180
9.5.2 评价指标 187
9.6 文本聚类实战：用K-means对豆瓣读书数据聚类 190
9.7 本章小结 194
第10章基于深度学习的NLP算法 195
10.1 深度学习概述 195
10.1.1 神经元模型 196
10.1.2 激活函数 197
10.1.3 感知机与多层网络 198
10.2 神经网络模型 201
10.3 多输出层模型 203
10.4 反向传播算法 204
10.5 最优化算法 208
10.5.1 梯度下降 208
10.5.2 随机梯度下降 209
10.5.3 批量梯度下降 210
10.6 丢弃法 211
10.7 激活函数 211
10.7.1 tanh函数 212
10.7.2 ReLU函数 212
10.8 实现BP算法 213
10.9 词嵌入算法 216
10.9.1 词向量 217
10.9.2 word2vec简介 217
10.9.3 词向量模型 220
10.9.4 CBOW和Skip-gram模型 222
10.10 训练词向量实践 224
10.11 朴素Vanilla-RNN 227
10.12 LSTM网络 230
10.12.1 LSTM基本结构 230
10.12.2 其他LSTM变种形式 234
10.13 Attention机制 236
10.13.1 文本翻译 237
10.13.2 图说模型 237
10.13.3 语音识别 239
10.13.4 文本摘要 239
10.14 Seq2Seq模型 240
10.15 图说模型 242
10.16 深度学习平台 244
10.16.1 Tensorflow 245
10.16.2 Mxnet 246
10.16.3 PyTorch 246
10.16.4 Caffe 247
10.16.5 Theano 247
10.17 实战Seq2Seq问答机器人 248
10.18 本章小结 254
第11章 Solr搜索引擎 256
11.1 全文检索的原理 257
11.2 Solr简介与部署 258
11.3 Solr后台管理描述 263
11.4 配置schema 267
11.5 Solr管理索引库 270
11.5.1 创建索引 270
11.5.2 查询索引 276
11.5.3 删除文档 279
11.6 本章小结 281
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远超一本普通的教程，它更像是一本“实战工具箱”。我特别欣赏作者在探讨不同算法时的那种批判性思维。作者并非盲目推崇最新的、最炫酷的模型，而是会客观地分析每种方法的优缺点、适用场景以及局限性。比如，在对比基于规则的方法和基于统计/学习的方法时，分析得极其透彻，这让我学会了在面对一个新问题时，应该如何进行技术选型，而不是人云亦云。此外，书中的代码示例是如此的干净、模块化，即使是相对复杂的项目，也能被拆分成易于理解的小模块。我可以直接借鉴这些结构来组织我自己的代码库，这对于提升我日常的编程规范都有潜移默化的帮助。每次我遇到一个棘手的NLP问题需要查找解决方案时，我都会习惯性地翻阅这本书，因为它提供的不仅仅是答案，更多的是解决问题的思路和框架。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种有一定Python基础，但对NLP知识体系还很陌生的“半吊子”学习者来说，这本书的结构简直是量身定做。它没有将我们扔进深度学习的深渊，而是先用传统方法——比如朴素贝叶斯、支持向量机——建立起对文本特征表示的直观认识。这种循序渐进的过程，避免了初学者可能出现的“认知超载”。我记得在处理一个中文语料库的项目时，我遇到了很多关于编码和分词边界的问题，书里关于特定语言挑战的讨论，尤其是针对非英文文本的优化策略，帮我省去了大量的试错时间。而且，它对性能的关注也令人印象深刻。书中探讨了如何优化模型在生产环境中的运行效率，比如选择合适的词向量维度、内存管理技巧等，这些细节往往是其他入门书籍所忽略的“高阶技能”。这本书真正教会我的不是如何复制粘贴代码，而是如何像一个专业的工程师一样去思考和设计一个NLP解决方案。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我原本以为这会是一本枯燥的技术手册，充斥着API文档的罗列和生硬的步骤说明，但事实证明我错得离谱。这本书的叙事风格非常吸引人，它更像是一位经验丰富的老兵在手把手地指导新兵如何穿越复杂的战场。它的逻辑脉络设计得极为巧妙，从最基础的文本预处理，比如分词、词干提取，到后面构建复杂的句法分析树，每一步的过渡都非常自然流畅，仿佛在讲一个连贯的故事。我最喜欢它对“为什么”的解释，而不是简单地告诉我“怎么做”。比如，在讨论TF-IDF权重计算时，作者不仅展示了公式，还深入分析了它背后的直觉意义，为什么稀有词比常见词更有区分度。这种对底层原理的深入挖掘，极大地增强了我对所学知识的理解深度。我以前总是在“能跑通代码”和“真正理解代码”之间徘徊，而这本书让我开始真正理解代码背后的“意图”，这对于构建健壮、可解释的NLP系统至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本《Python自然语言处理实战》简直是打开了我对文本数据处理世界的一扇窗！我之前对NLP这个领域一直心存敬畏，觉得它高深莫测，充满了复杂的数学公式和晦涩难懂的理论。然而，这本书的出现彻底颠覆了我的认知。它没有一上来就抛出一堆理论，而是非常注重实践，这一点对我这样的动手型学习者来说简直是福音。书中的案例选取得非常贴合实际工作场景，比如情感分析、文本分类、命名实体识别等等，每一步的讲解都清晰到位。更棒的是，作者非常贴心地将Python的强大生态系统融入其中，从基础的数据清洗到高级的深度学习模型应用，都通过实战代码一步步带着我们走。读完第一部分，我就能自己动手搭建一个简单的文本分类器了，这种即时获得成就感的感觉，是其他纯理论书籍无法比拟的。它真正做到了“实战”，让你在代码的海洋里摸爬滚打，最终成为一个熟练的“水手”。我尤其欣赏它在工具选择上的平衡性，既没有完全沉溺于最新的大模型框架，也保留了对经典算法的深入探讨，让读者打下扎实的根基。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实操性强到让人几乎可以不看任何其他资料就上手一个项目。我尤其欣赏它对数据质量和评估指标的强调。很多初学者只关注模型能跑多高准确率，但这本书花了大量篇幅讲解了如何构建可靠的测试集、如何避免过拟合、以及如何选择F1-Score、召回率等更具业务价值的评估指标。这种对“工程质量”的重视，让我深刻认识到，在NLP领域，数据清洗和评估的严谨性，往往比模型的复杂度更重要。作者在描述如何处理真实世界中那些“脏乱差”的数据时，那种务实和细致，简直是教科书级别的指导。它让我明白，构建一个真正能在生产环境中稳定运行的NLP系统，需要的不只是算法知识，更需要对整个数据生命周期的深刻理解和敬畏之心。这本书，对于任何想要从“理论学习者”蜕变为“问题解决者”的人来说，都是一份不可多得的财富。

评分☆☆☆☆☆

浅尝辄止，技术专家们都可以出来写书，只要能赚钱

评分☆☆☆☆☆

后半部开始汇总讲ML和DL太渣...

评分☆☆☆☆☆

入门可以，讲的比较浅，一行行敲代码，可以对NLP入门的名词、套路有一定的了解。具体详见笔记。

评分☆☆☆☆☆

不错的入门书籍

评分☆☆☆☆☆

做nlp入门书不错，讲得比较简单易懂，也有一丢丢实战。如果要打理论基础和再深入的就不合适了