python⾃然语⾔处理实战pdf百度云-python⾃然语⾔处理⾃然语⾔处理理论书籍很多，讲实际操作的不多，能讲的这么系统的更少。Python语⾔在做NLP⽅⾯有较明显的优势。之前国外有《Natural Language Process with Python》，国内热⼼⽹友将其翻译为中⽂版。从这个⾓度讲，本书是⽬前世界上最好的⾃然语⾔处理实践教程。初学者若在看过理论之后能精读本书，必定会有获益。这也是翻译本书的⽬的之⼀。通过使⽤Python程序设计语⾔和⾃然语⾔⼯具包（NTLK）的开源库，本书将帮助你增加⾃然语⾔处理的实际经验。如果你对开发Web应⽤、分析多语⾔的新闻源或编制濒危语⾔感兴趣，或者只是想要从程序员的视⾓看⼈类语⾔如何运作，你将发现本书不仅有趣⽽且极其有⽤。
python⾃然语⾔处理⽬录
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
随机不重复数字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
2.5　WordNet
2.6　⼩结
2.7　深⼊阅读
2.8　练习
第3章　处理原始⽂本
3.1　从⽹络和硬盘访问⽂本flexibility的中文
3.2　字符串：最底层的⽂本处理
3.3　使⽤Unicode进⾏⽂字处理
3.4　使⽤正则表达式检测词组搭配
3.5　正则表达式的有益应⽤
3.6　规范化⽂本
3.7　⽤正则表达式为⽂本分词安装matlab需要多久
3.8　分割
3.9　格式化：从链表到字符串
第4章　编写结构化程序
4.1　回到基础
4.2　序列
4.3　风格的问题
4.4　函数：结构化编程的基础
4.5　更多关于函数
4.6　程序开发
4.7　算法设计
4.8　Python库的样例
4.9　⼩结
4.10　深⼊阅读
4.11　练习
第5章　分类和标注词汇
5.1　使⽤词性标注器
5.2　标注语料库
5.3　使⽤Python字典映射词及其属性5.4　⾃动标注
5.5　N-gram标注
5.6　基于转换的标注
5.7　如何确定⼀个词的分类
5.8　⼩结
5.9　深⼊阅读
5.10　练习
第6章　学习分类⽂本
6.1　监督式分类
6.2　监督式分类的举例
6.3　评估
6.4　决策树
6.5　朴素贝叶斯分类器
6.6　最⼤熵分类器
6.7　为语⾔模式建模
第7章　从⽂本提取信息
reverse研究
7.1　信息提取
7.2　分块
7.3　开发和评估分块器
thymeleaf页面开发
7.4　语⾔结构中的递归
7.5　命名实体识别
7.6　关系抽取
7.7　⼩结
7.8　深⼊阅读
7.9　练习
第8章　分析句⼦结构
python基础教程电子书 百度网盘8.1　⼀些语法困境
8.2　⽂法的⽤途
8.3　上下⽂⽆关⽂法
8.4　上下⽂⽆关⽂法分析8.5　依存关系和依存⽂法8.6　⽂法开发
8.7　⼩结
8.8　深⼊阅读
8.9　练习
第9章　建⽴基于特征的⽂法9.1　⽂法特征
9.2　处理特征结构
9.3　扩展基于特征的⽂法9.4　⼩结
9.5　深⼊阅读
9.6　练习
第10章　分析语句的含义10.1　⾃然语⾔理解
10.2　命题逻辑
10.3　⼀阶逻辑
10.4　英语语句的语义
10.5　段落语义层
10.6　⼩结
10.7　深⼊阅读
10.8　练习
第11章　语⾔数据管理
11.1　语料库结构：案例研究
11.2　语料库⽣命周期
11.3　数据采集
11.4　使⽤XML
11.5　使⽤Toolbox数据
11.6　使⽤OLAC元数据描述语⾔资源11.7　⼩结
11.8　深⼊阅读
11.9　练习
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