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内容简介

自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能够实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,涉及所有用计算机对自然语言进行的操作。

《Python自然语言处理》是自然语言处理领域的一本实用入门指南,旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言。《Python自然语言处理》基于Python编程语言以及一个名为NLTK的自然语言工具包的开源库,但并不要求读者有Python编程的经验。全书共11章,按照难易程度顺序编排。第1章到第3章介绍了语言处理的基础,讲述如何使用小的Python程序分析感兴趣的文本信息。第4章讨论结构化程序设计,以巩固前面几章中介绍的编程要点。第5章到第7章介绍语言处理的基本原理,包括标注、分类和信息提取等。第8章到第10章介绍了句子解析、句法结构识别和句意表达方法。第11章介绍了如何有效管理语言数据。后记部分简要讨论了NLP领域的过去和未来。

《Python自然语言处理》的实践性很强,包括上百个实际可用的例子和分级练习。《Python自然语言处理》可供读者用于自学,也可以作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书,还可以作为人工智能、文本挖掘、语料库语言学等课程的补充读物。

作者简介

Steven Bird是墨尔本大学计算机科学和软件工程系副教授,宾夕法尼亚大学语言学数据联盟高级研究助理。

Ewan Klein是爱丁堡大学信息学院语言技术教授。

Edward Loper是毕业于宾夕法尼亚大学专注于机器学习的自然语言处理方向的博士,现在在波士顿的BBN Technologies担任研究员。

目  录

第1章 语言处理与Python

1.1 语言计算:文本和词汇

1.2 近观Python:将文本当做词链表

1.3 计算语言:简单的统计

1.4 回到Python:决策与控制

1.5 自动理解自然语言

1.6 小结

1.7 深入阅读

1.8 练习

第2章 获得文本语料和词汇资源

2.1 获取文本语料库

2.2 条件频率分布

2.3 更多关于Python:代码重用

2.4 词典资源

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