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《NLTK基础教程:用NLTK和Python库构建机器学习应用》电子书封面

NLTK基础教程:用NLTK和Python库构建机器学习应用

  • 发布时间:2020年05月23日 20:08:41
  • 作者:Nitin Hardeniya 哈登尼亚
  • 大小:9.87 MB
  • 类别:NLTK电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:高清版
  • 评分:8.9

    NLTK基础教程:用NLTK和Python库构建机器学习应用 PDF 高清版

      给大家带来的一篇关于NLTK相关的电子书资源,介绍了关于NLTK、Python库、机器学习方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,格式为PDF,资源大小9.87 MB,Nitin Hardeniya 哈登尼亚编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.6。

      内容介绍

      NLTK基础教程》关键介绍怎样根据NLTK库与一些Python库的融合进而完成繁杂的NLP每日任务和深度学习运用。本书共分成10章。第1章对NLP开展了简易介绍。第二章、第三章和第四章关键介绍一些通用性的预处理技术、专归属于NLP行业的预处理技术及其取名实体识别技术等。第五章以后的內容侧重于介绍怎样搭建一些NLP运用,涉及到文本分类、计算机科学和数据处理方法、社交网络发掘和规模性文本挖掘等层面。

      目录

      • 第1章自然语言处理简介1
      • 1.1为什么要学习NLP2
      • 1.2先从Python开始吧5
      • 1.2.1列表5
      • 1.2.2自助功能6
      • 1.2.3正则表达式8
      • 1.2.4字典9
      • 1.2.5编写函数10
      • 1.3向NLTK迈进11
      • 1.4练习16
      • 1.5小结17
      • 第2章文本的歧义及其清理18
      • 2.1何谓文本歧义18
      • 2.2文本清理20
      • 2.3语句分离器21
      • 2.4标识化处理22
      • 2.5词干提取23
      • 2.6词形还原24
      • 2.7停用词移除25
      • 2.8罕见词移除26
      • 2.9拼写纠错26
      • 2.10练习27
      • 2.11小结28
      • 第3章词性标注29
      • 3.1何谓词性标注29
      • 3.1.1Stanford标注器32
      • 3.1.2深入了解标注器33
      • 3.1.3顺序性标注器35
      • 3.1.4Brill标注器37
      • 3.1.5基于机器学习的标注器37
      • 3.2命名实体识别(NER)38
      • 3.3练习40
      • 3.4小结41
      • 第4章文本结构解析43
      • 4.1浅解析与深解析43
      • 4.2两种解析方法44
      • 4.3为什么需要进行解析44
      • 4.4不同的解析器类型46
      • 4.4.1递归下降解析器46
      • 4.4.2移位—归约解析器46
      • 4.4.3图表解析器46
      • 4.4.4正则表达式解析器47
      • 4.5依存性文本解析48
      • 4.6语块分解50
      • 4.7信息提取53
      • 4.7.1命名实体识别(NER)53
      • 4.7.2关系提取54
      • 4.8小结55
      • 第5章NLP应用56
      • 5.1构建第一个NLP应用57
      • 5.2其他NLP应用60
      • 5.2.1机器翻译60
      • 5.2.2统计型机器翻译61
      • 5.2.3信息检索62
      • 5.2.4语音识别64
      • 5.2.5文本分类65
      • 5.2.6信息提取66
      • 5.2.7问答系统67
      • 5.2.8对话系统67
      • 5.2.9词义消歧67
      • 5.2.10主题建模68
      • 5.2.11语言检测68
      • 5.2.12光符识别68
      • 5.3小结68
      • 第6章文本分类70
      • 6.1机器学习71
      • 6.2文本分类72
      • 6.3取样操作74
      • 6.3.1朴素贝叶斯法76
      • 6.3.2决策树79
      • 6.3.3随机梯度下降法80
      • 6.3.4逻辑回归81
      • 6.3.5支持向量机81
      • 6.4随机森林算法83
      • 6.5文本聚类83
      • 6.6文本中的主题建模84
      • 6.7参考资料87
      • 6.8小结87
      • 第7章Web爬虫88
      • 7.1Web爬虫88
      • 7.2编写第一个爬虫程序89
      • 7.3Scrapy库中的数据流92
      • 7.3.1Scrapy库的shell93
      • 7.3.2目标项98
      • 7.4生成网站地图的蜘蛛程序99
      • 7.5目标项管道100
      • 7.6参考资料102
      • 7.7小结102
      • 第8章NLTK与其他Python库的搭配运用104
      • 8.1NumPy104
      • 8.1.1多维数组105
      • 8.1.2基本运算106
      • 8.1.3从数组中提取数据107
      • 8.1.4复杂矩阵运算108
      • 8.2SciPy112
      • 8.2.1线性代数113
      • 8.2.2特征值与特征向量113
      • 8.2.3稀疏矩阵114
      • 8.2.4优化措施115
      • 8.3pandas117
      • 8.3.1读取数据117
      • 8.3.2数列119
      • 8.3.3列转换121
      • 8.3.4噪声数据121
      • 8.4matplotlib123
      • 8.4.1子图绘制123
      • 8.4.2添加坐标轴124
      • 8.4.3散点图绘制125
      • 8.4.4条形图绘制126
      • 8.4.53D绘图126
      • 8.5参考资料126
      • 8.6小结127
      • 第9章Python中的社交媒体挖掘128
      • 9.1数据收集128
      • 9.2数据提取132
      • 9.3地理可视化134
      • 9.3.1影响力检测135
      • 9.3.2Facebook135
      • 9.3.3有影响力的朋友139
      • 9.4小结141
      • 第10章大规模文本挖掘142
      • 10.1在Hadoop上使用Python的不同方式142
      • 10.1.1Python的流操作143
      • 10.1.2Hive/Pig下的UDF143
      • 10.1.3流封装器143
      • 10.2Hadoop上的NLTK144
      • 10.2.1用户定义函数(UDF)144
      • 10.2.2Python的流操作146
      • 10.3Hadoop上的Scikit—learn147
      • 10.4PySpark150
      • 10.5小结153

      学习笔记

      python2.7和NLTK安装详细教程

      本文为大家分享了python2.7和NLTK安装教程,具体内容如下 系统: Windows 7 Ultimate 64-bits Python 2.7安装 下载Python 2.7:官网下载地址 安装 NLTK安装 1、下载NLTK,下载地址,安装。 2、安装时会出现以下错误:Python version 2.7 required, which was not found in the registry。 解决办法: (1)新建一个register.py文件,把以下代码粘贴进去,保存到D盘。 # script to register Python 2.0 or later for use with win32all # and other extensions that require Python registry settings # # written by Joakim Loew for Secret Labs AB / PythonWare # # source: # http://www.pythonware.com/products/works/articles/regpy20.htm # # modified by Valentine Gogichashvili as described in http://www.mail-archive.com/distutils-sig@python.org/msg……

      Python自然语言处理 NLTK 库用法入门教程【经典】

      本文实例讲述了Python自然语言处理 NLTK 库用法。分享给大家供大家参考,具体如下: 在这篇文章中,我们将基于 Python 讨论自然语言处理(NLP)。本教程将会使用 Python NLTK 库。NLTK 是一个当下流行的,用于自然语言处理的 Python 库。 那么 NLP 到底是什么?学习 NLP 能带来什么好处? 简单的说,自然语言处理( NLP )就是开发能够理解人类语言的应用程序和服务。 我们生活中经常会接触的自然语言处理的应用,包括语音识别,语音翻译,理解句意,理解特定词语的同义词,以及写出语法正确,句意通畅的句子和段落。 NLP的作用 正如大家所知,每天博客,社交网站和网页会产生数亿字节的海量数据。 有很……

      Windows下Anaconda2安装NLTK教程

      本文记录了Anaconda2安装NLTK的方法,供大家参考,具体内容如下 先看我的python和Anaconda版本 启动anaconda命令窗口 开始 所有程序 anaconda anaconda prompt 在anaconda 命令窗口里: 输入 pip install nltk 在控制台或者Spyder中写入代码 import nltk nltk.download() 会弹出如下界面 选择book,当然也可以选择all,点击Download 测试 from nltk.book import * 以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持码农之家。 ……

      Python编程使用NLTK进行自然语言处理详解

      自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。自然语言工具箱(NLTK,NaturalLanguageToolkit)是一个基于Python语言的类库,它也是当前最为流行的自然语言编程与开发工具。在进行自然语言处理研究和应用时,恰当利用NLTK中提供的函数可以大幅度地提高效率。本文就将通过一些实例来向读者介绍NLTK的使用。 NLTK NaturalLanguageToolkit,自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库。 NLTK是一个开源的项目,包含:Python模块,数据集和教程,用于NLP的研究和开发 。 NLTK由Steven Bird和Edward Loper在宾夕法尼亚大学计算机和信息科学系开发。 NLTK包括图形演示和示例数据。其提供的教程……

      Windows 64位下python3安装nltk模块

      在网上找了各种安装教程,都没有在python3下安装nltk,于是我自己尝试着安装,算是成功了 1、首先,假设你的python3已经安装好,并且安装了numpy,matplotlib,pandas一些常用的库,当你安装nltk时,我相信你一定具备了一些python的常用技能,所以默认你已经安装了以上常用模块 2、然后,用cmd打开电脑终端,然后输入D:\Python362\Scripts\pip install pyyaml nltk,这样既安装了PyYAML模块,又安装了nltk模块 3、再次,在python3编辑器里输入import nltk按回车,如下图: 如这样你以为nltk就安装成功了那么你就大错特错了,因为还有一步,如果最后一步忽略的话,那么你在用nltk的时候会出现很多错误,具体出现什么样的错误,忘记……

      以上就是本次介绍的NLTK电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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