python⾃然语⾔处理实战_Python⾃然语⾔处理PDF清晰完整
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Python⾃然语⾔处理⽅⾯的权威之作 ，快速了解⼀些概念及基本⼯作原理的必读，提供丰富英⽂语料库和代码，⽅便练习 。
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“少有的⼀本书，⽤如此清晰的⽅法如此优美整洁的代码处理⼀个如此复杂的计算机问题……这是⼀本从中可以学习⾃然语⾔处理的书。”——Ken Getz, MCW Technologies⾼级顾问
⽬录
第1章 语⾔处理与Python 1
1.1 语⾔计算：⽂本和词汇 1
1.2 近观Python：将⽂本当做词链表 10
1.3 计算语⾔：简单的统计 17
1.4 回到Python：决策与控制 24
1.5 ⾃动理解⾃然语⾔ 29
1.6 ⼩结 35
1.7 深⼊阅读 36
1.8 练习 37
第2章 获得⽂本语料和词汇资源 41
2.1 获取⽂本语料库 41
2.2 条件频率分布 55
2.3 更多关于Python：代码重⽤ 60
2.4 词典资源 63
2.5 WordNet 72
2.6 ⼩结 78
2.7 深⼊阅读 79
2.8 练习 80
第3章 处理原始⽂本 84
3.1 从⽹络和硬盘访问⽂本 84
3.2 字符串：最底层的⽂本处理 93
3.3 使⽤Unicode进⾏⽂字处理 100
3.4 使⽤正则表达式检测词组搭配 105
3.5 正则表达式的有益应⽤ 109
3.6 规范化⽂本 115
3.7 ⽤正则表达式为⽂本分词 118
3.8 分割 121
3.9 格式化：从链表到字符串 126
3.10 ⼩结 132
3.11 深⼊阅读 133
3.12 练习 134
第4章 编写结构化程序 142
4.1 回到基础 142
4.2 序列 147
4.3 风格的问题 152
4.4 函数：结构化编程的基础 156
4.5 更多关于函数 164
4.6 程序开发 169
4.7 算法设计 175
4.8 Python库的样例 183
4.9 ⼩结 188
4.10 深⼊阅读 189
4.11 练习 189
第5章 分类和标注词汇 195
5.1 使⽤词性标注器 195
5.2 标注语料库 197
5.3 使⽤Python字典映射词及其属性 206 5.4 ⾃动标注 216
5.5 N—gram标注 221
5.6 基于转换的标注 228
5.7 如何确定⼀个词的分类 230
5.8 ⼩结 233
5.9 深⼊阅读 234
5.10 练习 235
第6章 学习分类⽂本 241
6.1 监督式分类 241
6.2 监督式分类的举例 254
6.3 评估 258
6.4 决策树 263
6.5 朴素贝叶斯分类器 266
6.6 最⼤熵分类器 271
6.7 为语⾔模式建模 275
6.8 ⼩结 276
6.9 深⼊阅读 277
6.10 练习 278
第7章 从⽂本提取信息 281
7.1 信息提取 281
7.2 分块 284
7.3 开发和评估分块器 291
7.4 语⾔结构中的递归 299
7.5 命名实体识别 302
7.6 关系抽取 306
7.7 ⼩结 307
7.8 深⼊阅读 308
7.9 练习 308
第8章 分析句⼦结构 312
8.1 ⼀些语法困境 312
8.2 ⽂法的⽤途 316
8.3 上下⽂⽆关⽂法 319
8.4 上下⽂⽆关⽂法分析 323 8.5 依存关系和依存⽂法 332 8.6 ⽂法开发 336
8.7 ⼩结 343
8.8 深⼊阅读 344
8.9 练习 344
第9章 建⽴基于特征的⽂法 349 9.1 ⽂法特征 349
9.2 处理特征结构 359
9.3 扩展基于特征的⽂法 367 9.4 ⼩结 379
9.5 深⼊阅读 380
9.6 练习 381
第10章 分析语句的含义 384 10.1 ⾃然语⾔理解 384
10.2 命题逻辑 391
10.3 ⼀阶逻辑 395
10.4 英语语句的语义 409
10.5 段落语义层 422
10.6 ⼩结 428
10.7 深⼊阅读 429
10.8 练习 430
第11章 语⾔数据管理 434
11.1 语料库结构：案例研究 434
11.2 语料库⽣命周期 439python新手代码大全pdf
11.3 数据采集 443
11.4 使⽤XML 452
11.5 使⽤Toolbox数据 459
11.6 使⽤OLAC元数据描述语⾔资源 463 11.7 ⼩结 466
11.8 深⼊阅读 466
11.9 练习 467
后记 470
参考⽂献 476
2018-5-15 15:25:05 上传
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