Steven Bird是墨尔本大学计算机科学和软件工程系副教授,以及宾夕法尼亚大学语言数据联合会高级研究助理。
克莱因是爱丁堡大学信息学院语言技术教授。
洛普最近从宾夕法尼亚大学获得机器学习自然语言处理博士学位,目前是波士顿BBN Technologies公司的研究员。
《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有丰富注释的数据集,理解用于分析书面通信内容和结构的主要算法。
《Python自然语言处理》准备了充足的示例和练习,可以帮助你:
从非结构化文本中抽取信息,甚至猜测主题或识别“命名实体”;
分析文本语言结构,包括解析和语义分析;
访问流行的语言学数据库,包括WordNet和树库(treebank);
从多种语言学和人工智能领域中提取的整合技巧。
《Python自然语言处理(影印版)》将帮助你学习运用Python编程语言和自然语言工具包(NLTK)获得实用的自然语言处理技能。如果对于开发Web应用、分析多语言新闻源或记录濒危语言感兴趣——即便只是想从程序员视角观察人类语言如何运作,你将发现《Python自然语言处理》是一本令人着迷且极为有用的好书。
粗略的看了一遍,最后几章几乎就是过了一眼。 有很多知识是暂时看不懂,过一段时间需要重读一遍。 没有提到中文的处理。不过大体的流程和原理应该是差不多的,书里提到了以下的技术,中文处理应该也同样需要,把看到大概的内容记录如下 1.Tokenize 2.Tagging,也就是给出词性...
评分粗略的看了一遍,最后几章几乎就是过了一眼。 有很多知识是暂时看不懂,过一段时间需要重读一遍。 没有提到中文的处理。不过大体的流程和原理应该是差不多的,书里提到了以下的技术,中文处理应该也同样需要,把看到大概的内容记录如下 1.Tokenize 2.Tagging,也就是给出词性...
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...
nltk是个好工具。可以自己训练模型,书中介绍得简略了,需要好好研究文档。P.S.以前做过中文分词的小工具,unigram+大量语料训练,准确率挺高的了。机器逻辑有其局限性,我觉得有的问题在于对中文本身的探究不够深。
评分真是 再读
评分nltk工具书,没啥太多干货
评分前几章还是讲Python,忽略之,跳到第七章开始涉及到NLP,算是入门读物
评分应该改名为NLTK入门指南
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