自然语言处理 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载 2024
☆☆☆☆☆
简体网页||
繁体网页
唐聃 作者
电子工业出版社
博文视点
译者
2018-7 出版日期
360 页数
79.00元 价格
平装
博文视点AI系列 丛书系列
9787121343902 图书编码
自然语言处理 在线电子书 图书标签:
NLP
自然语言处理
实用
比较适合初学者
容易上手
浅显易懂
架构清晰
代码齐全
喜欢 自然语言处理 在线电子书 的读者还喜欢
下载链接在页面底部
点击这里下载
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!
发表于2024-11-05
自然语言处理 在线电子书 epub 下载 mobi 下载 pdf 下载 txt 下载 2024
自然语言处理 在线电子书 epub 下载 mobi 下载 pdf 下载 txt 下载 2024
自然语言处理 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载 2024
自然语言处理 在线电子书 用户评价
评分
☆☆☆☆☆
总体来说吧,这本书还算可以。之前买过几本自然语言处理中文书,看不懂太深奥了。很多没有代码,对于我这样的新手不太容易。这本书案例跟代码都一样。不过书本上下载的代码地址有问题,我还是联系到官网找到的。不足的就是连接有的不对,这一点不爽。
评分
☆☆☆☆☆
对于一个想学习大数据相关的知识,却又茫然不知所措的初学者来说很适用,这本书深入浅出的讲解了专业性的知识,有理论有示例有代码,提升了我的理论认知又让我手动操作增强了实践性,就觉着这书很赞,极力推荐啊。
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。如果你要是自然语言学或语言信息处理相关专业的学生,又对python与nltk感兴趣的话,强烈推荐这本书,可以当做入门读物来看。
评分
☆☆☆☆☆
我错了 我不该看这本书
评分
☆☆☆☆☆
很不错的一本书,内容全面,思路清晰,读起来易懂,适合成长期的学者阅读。
自然语言处理 在线电子书 著者简介
1 唐聃教授,中科院工学博士。现工作于成都信息工程大学软件工程学院。研究方向包括自然语言处理、信息安全、数据分析。曾参与多项国家863项目和中科院知识创新工程项目、省科技厅和教育厅项目;2016年入选中国科学院西部之光人才计划(中国科学院西部青年学者)。
2 白宁超,工学硕士,四川省计算机研究院开发工程师,曾参与国家自然基金项目和四川省科技支撑计划等多个省级项目。
3 冯暄 高级工程师,四川省计算机研究院信息化工程研究所所长。主持或参与国家级、省级科研项目16项。获得四川省科技进步奖二等奖2项、三等奖1项。
自然语言处理 在线电子书 图书目录
第1 章基础入门 1
1.1 什么是自然语言处理 1
1.1.1 自然语言处理概述 1
1.1.2 自然语言处理的发展历史 3
1.1.3 自然语言处理的工作原理 6
1.1.4 自然语言处理的应用前景 7
1.2 开发工具与环境 7
1.2.1 Sublime Text 和Anaconda 介绍 7
1.2.2 开发环境的安装与配置 8
1.3 实战:第一个小程序的诞生 13
1.3.1 实例介绍 13
1.3.2 源码实现 13
第2 章快速上手Python 15
2.1 初识Python 编程语言 15
2.1.1 Python 概述 15
2.1.2 Python 能做什么 17
2.1.3 Python 的语法和特点 19
2.2 Python 进阶 24
2.2.1 Hello World 24
2.2.2 语句和控制流 24
2.2.3 函数 27
2.2.4 List 列表 29
2.2.5 元组 32
2.2.6 set 集合 33
2.2.7 字典 33
2.2.8 面向对象编程:类 34
2.2.9 标准库 36
2.3 Python 深入——第三方库 36
2.3.1 Web 框架 36
2.3.2 科学计算 37
2.3.3 GUI 37
2.3.4 其他库 37
第3 章线性代数 39
3.1 线性代数介绍 39
3.2 向量 40
3.2.1 向量定义 40
3.2.2 向量表示 42
3.2.3 向量定理 42
3.2.4 向量运算 43
3.3 矩阵 47
3.3.1 矩阵定义 47
3.3.2 矩阵表示 48
3.3.3 矩阵运算 48
3.3.4 线性方程组 51
3.3.5 行列式 51
3.3.6 特征值和特征向量 55
3.4 距离计算 56
3.4.1 余弦距离 56
3.4.2 欧氏距离 57
3.4.3 曼哈顿距离 58
3.4.4 明可夫斯基距离 59
3.4.5 切比雪夫距离 61
3.4.6 杰卡德距离 62
3.4.7 汉明距离 63
3.4.8 标准化欧式距离 64
3.4.9 皮尔逊相关系数 65
第4 章概率论 67
4.1 概率论介绍 67
4.2 事件 68
4.2.1 随机试验 68
4.2.2 随机事件和样本空间 69
4.2.3 事件的计算 70
4.3 概率 71
4.4 概率公理 73
4.5 条件概率和全概率 76
4.5.1 条件概率 76
4.5.2 全概率 77
4.6 贝叶斯定理 78
4.7 信息论 79
4.7.1 信息论的基本概念 79
4.7.2 信息度量 80
第5 章统计学 85
5.1 图形可视化 85
5.1.1 饼图 85
5.1.2 条形图 88
5.1.3 热力图 91
5.1.4 折线图 93
5.1.5 箱线图 96
5.1.6 散点图 99
5.1.7 雷达图 102
5.1.8 仪表盘 104
5.1.9 可视化图表用法 106
5.2 数据度量标准 108
5.2.1 平均值 108
5.2.2 中位数 108
5.2.3 众数 110
5.2.4 期望 111
5.2.5 方差 112
5.2.6 标准差 113
5.2.7 标准分 114
5.3 概率分布 115
5.3.1 几何分布 115
5.3.2 二项分布 116
5.3.3 正态分布 118
5.3.4 泊松分布 121
5.4 统计假设检验 123
5.5 相关和回归 125
5.5.1 相关 125
5.5.2 回归 127
5.5.3 相关和回归的联系 130
第6 章语言学 132
6.1 语音 132
6.1.1 什么是语音 132
6.1.2 语音的三大属性 133
6.1.3 语音单位 134
6.1.4 记音符号 135
6.1.5 共时语流音变 136
6.2 词汇 137
6.2.1 什么是词汇 137
6.2.2 词汇单位 137
6.2.3 词的构造 138
6.2.4 词义及其分类 140
6.2.5 义项与义素 141
6.2.6 语义场 142
6.2.7 词汇的构成 143
6.3 语法 143
6.3.1 什么是语法 143
6.3.2 词类 144
6.3.3 短语 148
6.3.4 单句 150
6.3.5 复句 152
第7 章自然语言处理 155
7.1 自然语言处理的任务和限制 155
7.2 自然语言处理的主要技术范畴 156
7.2.1 语音合成 156
7.2.2 语音识别 156
7.2.3 中文自动分词 157
7.2.4 词性标注 158
7.2.5 句法分析 158
7.2.6 文本分类 159
7.2.7 文本挖掘 160
7.2.8 信息抽取 161
7.2.9 问答系统 161
7.2.10 机器翻译 162
7.2.11 文本情感分析 163
7.2.12 自动摘要 164
7.2.13 文字蕴涵 165
7.3 自然语言处理的难点 165
7.3.1 语言环境复杂 165
7.3.2 文本结构形式多样 166
7.3.3 边界识别限制 166
7.3.4 词义消歧 167
7.3.5 指代消解 168
7.4 自然语言处理展望 169
第8 章语料库 173
8.1 语料库浅谈 173
8.2 语料库深入 174
8.3 自然语言处理工具包:NLTK 176
8.3.1 NLTK 简介 176
8.3.2 安装NLTK 177
8.3.3 使用NLTK 180
8.3.4 在Python NLTK 下使用Stanford NLP 186
8.4 获取语料库 194
8.4.1 国内外著名语料库 195
8.4.2 网络数据获取 197
8.4.3 NLTK 获取语料库 200
8.5 综合案例:走进大秦帝国 208
8.5.1 数据采集和预处理 208
8.5.2 构建本地语料库 208
8.5.3 大秦帝国语料操作 209
第9 章中文自动分词 216
9.1 中文分词简介 216
9.2 中文分词的特点和难点 218
9.3 常见中文分词方法 219
9.4 典型中文分词工具 220
9.4.1 HanLP 中文分词 220
9.4.2 其他中文分词工具 223
9.5 结巴中文分词 224
9.5.1 基于Python 的结巴中文分词 224
9.5.2 结巴分词工具详解 227
9.5.3 结巴分词核心内容 230
9.5.4 结巴分词基本用法 233
第10 章数据预处理 241
10.1 数据清洗 241
10.2 分词处理 242
10.3 特征构造 242
10.4 特征降维与选择 243
10.4.1 特征降维 243
10.4.2 特征选择 243
10.5 简单实例 244
10.6 本章小结 249
第11 章马尔可夫模型 250
11.1 马尔可夫链 250
11.1.1 马尔可夫简介 250
11.1.2 马尔可夫链的基本概念 251
11.2 隐马尔可夫模型 253
11.2.1 形式化描述 253
11.2.2 数学形式描述 255
11.3 向前算法解决HMM 似然度 256
11.3.1 向前算法定义 256
11.3.2 向前算法原理 256
11.3.3 现实应用:预测成都天气的冷热 258
11.4 文本序列标注案例:Viterbi 算法 259
第12 章条件随机场 263
12.1 条件随机场介绍 263
12.2 简单易懂的条件随机场 265
12.2.1 CRF 的形式化表示 265
12.2.2 CRF 的公式化表示 266
12.2.3 深度理解条件随机场 268
第13 章模型评估 269
13.1 从统计角度介绍模型概念 269
13.1.1 算法模型 269
13.1.2 模型评估和模型选择 270
13.1.3 过拟合与欠拟合的模型选择 272
13.2 模型评估与选择 275
13.2.1 模型评估的概念 275
13.2.2 模型评估的评测指标 275
13.2.3 以词性标注为例分析模型评估 276
13.2.4 模型评估的几种方法 278
13.3 ROC 曲线比较学习器模型 279
第14 章命名实体识别 281
14.1 命名实体识别概述 281
14.2 命名实体识别的特点与难点 284
14.3 命名实体识别方法 284
14.4 中文命名实体识别的核心技术 286
14.5 展望 295
第15 章自然语言处理实战 296
15.1 GitHub 数据提取与可视化分析 296
15.1.1 了解GitHub 的API 296
15.1.2 使用NetworkX 作图 299
15.1.3 使用NetworkX 构建兴趣图 301
15.1.4 NetWorkX 部分统计指标 304
15.1.5 构建GitHub 的兴趣图 305
15.1.6 可视化 318
15.2 微博话题爬取与存储分析 320
15.2.1 数据采集 320
15.2.2 数据提取 329
15.2.3 数据存储 332
15.2.4 项目运行与分析 333
附录A Python 与其他语言调用 337
附录B Git 项目上传简易教程 339
参考文献 341
· · · · · · (
收起)
自然语言处理 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 在线电子书下载
自然语言处理 在线电子书 图书描述
自然语言处理是什么?谁需要学习自然语言处理?自然语言处理在哪些地方应用?相关问题一直困扰着不少初学者。针对这一情况,作者结合教学经验和工程应用编写此书。《自然语言处理理论与实战》讲述自然语言处理相关学科知识和理论基础,并介绍使用这些知识的应用和工具,以及如何在实际环境中使用它们。由于自然语言处理的特殊性,其是一门多学科交叉的学科,初学者难以把握知识的广度和宽度,对侧重点不能全面掌握。《自然语言处理理论与实战》针对以上情况,经过科学调研分析,选择以理论结合实例的方式将内容呈现出来。其中涉及开发工具、Python语言、线性代数、概率论、统计学、语言学等工程上常用的知识介绍,然后介绍自然语言处理的核心理论和案例解析,最后通过几个综合性的例子完成自然语言处理的学习和深入。《自然语言处理理论与实战》旨在帮助读者快速、高效地学习自然语言处理和人工智能技术。
《自然语言处理理论与实战》适用于具备一定编程基础的计算机专业、软件工程专业、通信专业、电子技术专业和自动化专业的大学二年级以上的学生、科研工作者和相关技术人员。一些做工程应用的自然语言处理工程师,也可以通过阅读《自然语言处理理论与实战》补充理论知识,理论知识的魅力在于遇到工程难题时,可以知道其背后的原因,快速、准确地解决问题。
自然语言处理 在线电子书 下载 mobi epub pdf txt 在线电子书下载
自然语言处理 在线电子书 读后感
评分
☆☆☆☆☆
该书从基础讲起,对于初学者而言是本很好的教材,由浅入深,讲的非常的通俗易懂,而且还一步一步的讲解了每个算法模型的相关代码,该书使用的编程语言是目前人工智能方向最火的Python编程语言,具有很好的实践性与发展性,详细的讲解了Python编程语言的基础知识,对编程知识较...
评分
☆☆☆☆☆
该书讲解的非常细致,对于初学者来说是本很好的入门级教材,书中的案例讲解,由浅入深,加强理论知识的同时,增强实践性操作,作为对代码的动手能力较差的个人,这本书弥补了我的不足,慢慢引导我学习,多动手敲代码,多练习,作为入门级教材,极力推荐!在此衷心希望作者继续...
评分
☆☆☆☆☆
正在看,暂时看到第五章,就目前所看的内容来说,关于基础知识的介绍还是很详尽的,也很容易让人理解,浅显易懂。随手翻阅了后面的介绍自然语言处理的内容,描述与代码相匹配,应该会很实用的,最后还有列子的介绍,学完应该对自然语言处理不说百分之百的学会,至少能学会百分...
评分
☆☆☆☆☆
这本书内容全面,本书几乎涵盖了自然语言处理所有相关重要的知识点,逻辑很清晰,目前在读,适合对NLP学习处于成长期的学者阅读,同样也适合当个学习路径看。作为数学专业出身,对代码的动手能力较差,这本书也恰好弥补了我的不足,想学习好NLP,就要多动手,多练习,最后希望...
评分
☆☆☆☆☆
作为一个颜控,不得不说最先吸引我的是简洁的书面设计,配色很舒服,看了下出版社,电子工业出版社,很多教材都是出自这个出版社,内容肯定不会差到哪儿去。 因为对自然语言颇感兴趣,于是去书店寻找相关书籍,恰巧看到了这本,当时粗略翻了几页,内容深入浅出,可读性很强,于...
类似图书 点击查看全场最低价
自然语言处理 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载 2024