《Python和NLTK自然语言处理》源代码

给网友们整理Python类书籍配套资源，介绍了关于Python、NLTK、自然语言、Python方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，已被650人关注，由阎春雪测试纠错，目前本书在Python类综合评分为：7.9分。

书籍介绍

内容介绍

NLTK是自然语言处理领域中非常受欢迎和广泛使用的Python库。NLTK的优点在于其简单性，其中大多数复杂的自然语言处理任务使用几行代码即可完成。本书旨在讲述如何用Python和NLTK解决各种自然语言处理任务并开发机器学习方面的应用。本书介绍了NLTK的基本模块，讲述了采用NLTK实现自然语言处理的大量技巧，讨论了一些文本处理方法和语言处理技术，展示了使用Python实现NLP项目的大量实践经验。本书主要内容包括文本挖掘/NLP任务中所需的所有预处理步骤，如何使用Python 3的NLTK 3进行文本处理，如何通过Python开展NLP项目。 本书适合NLP和机器学习领域的爱好者、Python程序员以及机器学习领域的研究人员阅读。

作者介绍

Nitin Hardeniya是一位数据科学家，精通Python、NLTK、机器学习，与多家知名公司都有长期的合作。他的业务范围比较广，擅长解决不同领域的各种业务问题。他发表过5篇专利。

目录

• 模块1　NLTK基础知识
• 第 1章 自然语言处理简介 3
• 1.1 为什么要学习NLP 4
• 1.2 从Python的基本知识开始 7
• 1.2.1 列表 7
• 1.2.2 自助 8
• 1.2.3 正则表达式 9
• 1.2.4 词典 11
• 1.2.5 编写函数 11
• 1.3 NLTK 13
• 1.4 试一试 18
• 1.5 本章小结 18
• 第 2章 文本的整理和清洗 19
• 2.1 文本整理 19
• 2.2 文本清洗 21
• 2.3 句子拆分器 22
• 2.4 标记解析 22
• 2.5 词干提取 24
• 2.6 词形还原 25
• 2.7 停用词删除 26
• 2.8 生僻字删除 27
• 2.9 拼写校正 27
• 2.10 试一试 28
• 2.11 本章小结 28
• 第3章 词性标注 30
• 3.1 什么是词性标注 30
• 3.1.1 斯坦福标注器 33
• 3.1.2 深入了解标注器 34
• 3.1.3 序列标注器 35
• 3.1.4 布里尔标注器 37
• 3.1.5 基于标注器的机器学习 37
• 3.2 命名实体识别 38
• 3.3 试一试 40
• 3.4 本章小结 41
• 第4章 对文本的结构进行语法分析 42
• 4.1 浅层语法分析与深层语法
• 分析 42
• 4.2 语法分析的两种方法 43
• 4.3 为什么需要语法分析 43
• 4.4 不同类型的语法分析器 45
• 4.4.1 递归下降的语法分析器 45
• 4.4.2 移位归约语法分析器 45
• 4.4.3 图表语法分析器 45
• 4.4.4 正则表达式语法
• 分析器 46
• 4.5 依存分析 47
• 4.6 组块化 49
• 4.7 信息抽取 51
• 4.7.1 命名实体识别 52
• 4.7.2 关系抽取 52
• 4.8 本章小结 53
• 第5章 NLP应用 54
• 5.1 构建第 一个NLP应用 54
• 5.2 其他的NLP应用 58
• 5.2.1 机器翻译 58
• 5.2.2 统计机器翻译 59
• 5.2.3 信息检索 59
• 5.2.4 语音识别 61
• 5.2.5 文本分类 62
• 5.2.6 信息提取 63
• 5.2.7 问答系统 64
• 5.2.8 对话系统 64
• 5.2.9 词义消歧 64
• 5.2.10 主题建模 64
• 5.2.11 语言检测 65
• 5.2.12 光学字符识别 65
• 5.3 本章小结 65
• 第6章 文本分类 66
• 6.1 机器学习 67
• 6.2 文本分类 68
• 6.3 采样 70
• 6.3.1 朴素贝叶斯 73
• 6.3.2 决策树 75
• 6.3.3 随机梯度下降 76
• 6.3.4 逻辑回归 77
• 6.3.5 支持向量机 78
• 6.4 随机森林算法 79
• 6.5 文本聚类 79
• 6.6 文本的主题建模 81
• 6.7 参考资料 83
• 6.8 本章小结 83
• 第7章 网络爬取 85
• 7.1 网络爬虫 85
• 7.2 编写第 一个爬虫程序 86
• 7.3 Scrapy中的数据流 89
• 7.3.1 Scrapy命令行界面 89
• 7.3.2 项 94
• 7.4 站点地图蜘蛛 96
• 7.5 项管道 97
• 7.6 外部参考 98
• 7.7 本章小结 99
• 第8章 与其他Python库一同
• 使用NLTK 100
• 8.1 NumPy 100
• 8.1.1 ndarray 101
• 8.1.2 基本操作 102
• 8.1.3 从数组中提取数据 103
• 8.1.4 复杂的矩阵运算 103
• 8.2 SciPy 107
• 8.2.1 线性代数 108
• 8.2.2 特征值和特征向量 108
• 8.2.3 稀疏矩阵 109
• 8.2.4 优化 110
• 8.3 Pandas 111
• 8.3.1 读取数据 112
• 8.3.2 时序数据 114
• 8.3.3 列转换 115
• 8.3.4 噪声数据 116
• 8.4 Matplotlib 117
• 8.4.1 subplot 118
• 8.4.2 添加轴 119
• 8.4.3 散点图 120
• 8.4.4 柱状图 120
• 8.4.5 3D图 121
• 8.5 外部参考 121
• 8.6 本章小结 121
• 第9章 使用Python进行社交媒体
• 挖掘 122
• 9.1 数据收集 122
• 9.2 数据提取 126
• 9.3 地理可视化 128
• 9.3.1 影响者检测 129
• 9.3.2 Facebook 130
• 9.3.3 影响者的朋友 134
• 9.4 本章小结 135
• 第 10章 大规模的文本挖掘 136
• 10.1 在Hadoop上使用Python的
• 不同方法 136
• 10.1.1 Python的流 137
• 10.1.2 Hive/Pig UDF 137
• 10.1.3 流包装器 137
• 10.2 在Hadoop上运行NLTK 138
• 10.2.1 UDF 138
• 10.2.2 Python流 140
• 10.3 在Hadoop上运行
• Scikit-learn 141
• 10.4 PySpark 144
• 10.5 本章小结 146
• 模块2　使用Python 3的NLTK 3进行文本处理
• 第 1章 标记文本和WordNet的基础 149
• 1.1 引言 149
• 1.2 将文本标记成句子 150
• 1.2.1 准备工作 150
• 1.2.2 工作方式 151
• 1.2.3 工作原理 151
• 1.2.4 更多信息 151
• 1.2.5 请参阅 152
• 1.3 将句子标记成单词 152
• 1.3.1 工作方式 152
• 1.3.2 工作原理 153
• 1.3.3 更多信息 153
• 1.3.4 请参阅 154
• 1.4 使用正则表达式标记语句 154
• 1.4.1 准备工作 155
• 1.4.2 工作方式 155
• 1.4.3 工作原理 155
• 1.4.4 更多信息 155
• 1.4.5 请参阅 156
• 1.5 训练语句标记生成器 156
• 1.5.1 准备工作 156
• 1.5.2 工作方式 156
• 1.5.3 工作原理 157
• 1.5.4 更多信息 158
• 1.5.5 请参阅 158
• 1.6 在已标记的语句中过滤
• 停用词 158
• 1.6.1 准备工作 158
• 1.6.2 工作方式 159
• 1.6.3 工作原理 159
• 1.6.4 更多信息 159
• 1.6.5 请参阅 160
• 1.7 查找WordNet中单词的
• Synset 160
• 1.7.1 准备工作 160
• 1.7.2 工作方式 160
• 1.7.3 工作原理 161
• 1.7.4 更多信息 161
• 1.7.5 请参阅 163
• 1.8 在WordNet中查找词元和
• 同义词 163
• 1.8.1 工作方式 163
• 1.8.2 工作原理 163
• 1.8.3 更多信息 163
• 1.8.4 请参阅 165
• 1.9 计算WordNet和Synset的
• 相似度 165
• 1.9.1 工作方式 165
• 1.9.2 工作原理 165
• 1.9.3 更多信息 166
• 1.9.4 请参阅 167
• 1.10 发现单词搭配 167
• 1.10.1 准备工作 167
• 1.10.2 工作方式 167
• 1.10.3 工作原理 168
• 1.10.4 更多信息 168
• 1.10.5 请参阅 169
• 第 2章 替换和校正单词 170
• 2.1 引言 170
• 2.2 词干提取 170
• 2.2.1 工作方式 171
• 2.2.2 工作原理 171
• 2.2.3 更多信息 171
• 2.2.4 请参阅 173
• 2.3 使用WordNet进行词形还原 173
• 2.3.1 准备工作 173
• 2.3.2 工作方式 173
• 2.3.3 工作原理 174
• 2.3.4 更多信息 174
• 2.3.5 请参阅 175
• 2.4 基于匹配的正则表达式替换
• 单词 175
• 2.4.1 准备工作 175
• 2.4.2 工作方式 175
• 2.4.3 工作原理 176
• 2.4.4 更多信息 177
• 2.4.5 请参阅 177
• 2.5 移除重复字符 177
• 2.5.1 准备工作 177
• 2.5.2 工作方式 178
• 2.5.3 工作原理 178
• 2.5.4 更多信息 179
• 2.5.5 请参阅 179
• 2.6 使用Enchant进行拼写校正 180
• 2.6.1 准备工作 180
• 2.6.2 工作方式 180
• 2.6.3 工作原理 181
• 2.6.4 更多信息 181
• 2.6.5 请参阅 183
• 2.7 替换同义词 183
• 2.7.1 准备工作 183
• 2.7.2 工作方式 183
• 2.7.3 工作原理 184
• 2.7.4 更多信息 184
• 2.7.5 请参阅 185
• 2.8 使用反义词替换否定形式 186
• 2.8.1 工作方式 186
• 2.8.2 工作原理 187
• 2.8.3 更多信息 187
• 2.8.4 请参阅 188
• 第3章 创建自定义语料库 189
• 3.1 引言 189
• 3.2 建立自定义语料库 190
• 3.2.1 准备工作 190
• 3.2.2 工作方式 190
• 3.2.3 工作原理 191
• 3.2.4 更多信息 192
• 3.2.5 请参阅 192
• 3.3 创建词汇表语料库 192
• 3.3.1 准备工作 192
• 3.3.2 工作方式 193
• 3.3.3 工作原理 193
• 3.3.4 更多信息 194
• 3.3.5 请参阅 194
• 3.4 创建已标记词性单词的
• 语料库 195
• 3.4.1 准备工作 195
• 3.4.2 工作方式 195
• 3.4.3 工作原理 196
• 3.4.4 更多信息 196
• 3.4.5 请参阅 199
• 3.5 创建已组块短语的语料库 199
• 3.5.1 准备工作 199
• 3.5.2 工作方式 199
• 3.5.3 工作原理 201
• 3.5.4 更多信息 201
• 3.5.5 请参阅 203
• 3.6 创建已分类文本的语料库 203
• 3.6.1 准备工作 204
• 3.6.2 工作方式 204
• 3.6.3 工作原理 204
• 3.6.4 更多信息 205
• 3.6.5 请参阅 206
• 3.7 创建已分类组块语料库
• 读取器 206
• 3.7.1 准备工作 206
• 3.7.2 工作方式 207
• 3.7.3 工作原理 208
• 3.7.4 更多信息 209
• 3.7.5 请参阅 213
• 3.8 懒惰语料库加载 213
• 3.8.1 工作方式 213
• 3.8.2 工作原理 214
• 3.8.3 更多信息 214
• 3.9 创建自定义语料库视图 215
• 3.9.1 工作方式 215
• 3.9.2 工作原理 216
• 3.9.3 更多信息 217
• 3.9.4 请参阅 218
• 3.10 创建基于MongoDB的
• 语料库读取器 218
• 3.10.1 准备工作 219
• 3.10.2 工作方式 219
• 3.10.3 工作原理 220
• 3.10.4 更多信息 221
• 3.10.5 请参阅 221
• 3.11 在加锁文件的情况下编辑
• 语料库 221
• 3.11.1 准备工作 221
• 3.11.2 工作方式 221
• 3.11.3 工作原理 222
• 第4章 词性标注 224
• 4.1 引言 224
• 4.2 默认标注 225
• 4.2.1 准备工作 225
• 4.2.2 工作方式 225
• 4.2.3 工作原理 226
• 4.2.4 更多信息 227
• 4.2.5 请参阅 228
• 4.3 训练一元组词性标注器 228
• 4.3.1 工作方式 228
• 4.3.2 工作原理 229
• 4.3.3 更多信息 230
• 4.3.4 请参阅 231
• 4.4 回退标注的组合标注器 231
• 4.4.1 工作方式 231
• 4.4.2 工作原理 232
• 4.4.3 更多信息 232
• 4.4.4 请参阅 233
• 4.5 训练和组合N元标注器 233
• 4.5.1 准备工作 233
• 4.5.2 工作方式 233
• 4.5.3 工作原理 234
• 4.5.4 更多信息 235
• 4.5.5 请参阅 236
• 4.6 创建似然单词标签的
• 模型 236
• 4.6.1 工作方式 236
• 4.6.2 工作原理 237
• 4.6.3 更多信息 237
• 4.6.4 请参阅 238
• 4.7 使用正则表达式标注 238
• 4.7.1 准备工作 238
• 4.7.2 工作方式 238
• 4.7.3 工作原理 239
• 4.7.4 更多信息 239
• 4.7.5 请参阅 239
• 4.8 词缀标签 239
• 4.8.1 工作方式 239
• 4.8.2 工作原理 240
• 4.8.3 更多信息 240
• 4.8.4 请参阅 241
• 4.9 训练布里尔标注器 241
• 4.9.1 工作方式 241
• 4.9.2 工作原理 242
• 4.9.3 更多信息 243
• 4.9.4 请参阅 244
• 4.10 训练TnT标注器 244
• 4.10.1 工作方式 244
• 4.10.2 工作原理 244
• 4.10.3 更多信息 245
• 4.10.4 请参阅 246
• 4.11 使用WordNet进行
• 标注 246
• 4.11.1 准备工作 246
• 4.11.2 工作方式 247
• 4.11.3 工作原理 248
• 4.11.4 请参阅 248
• 4.12 标注专有名词 248
• 4.12.1 工作方式 248
• 4.12.2 工作原理 249
• 4.12.3 请参阅 249
• 4.13 基于分类器的标注 249
• 4.13.1 工作方式 250
• 4.13.2 工作原理 250
• 4.13.3 更多信息 251
• 4.13.4 请参阅 252
• 4.14 使用NLTK训练器训练
• 标注器 253
• 4.14.1 工作方式 253
• 4.14.2 工作原理 254
• 4.14.3 更多信息 258
• 4.14.4 请参阅 260
• 第5章 提取组块 261
• 5.1 引言 261
• 5.2 使用正则表达式组块和
• 隔断 262
• 5.2.1 准备工作 262
• 5.2.2 工作方式 262
• 5.2.3 工作原理 263
• 5.2.4 更多信息 265
• 5.2.5 请参阅 267
• 5.3 使用正则表达式合并和拆分
• 组块 267
• 5.3.1 工作方式 267
• 5.3.2 工作原理 269
• 5.3.3 更多信息 270
• 5.3.4 请参阅 271
• 5.4 使用正则表达式扩展和删除
• 组块 271
• 5.4.1 工作方式 271
• 5.4.2 工作原理 272
• 5.4.3 更多信息 273
• 5.4.4 请参阅 273
• 5.5 使用正则表达式进行部分
• 解析 273
• 5.5.1 工作方式 273
• 5.5.2 工作原理 274
• 5.5.3 更多信息 275
• 5.5.4 请参阅 276
• 5.6 训练基于标注器的组块器 276
• 5.6.1 工作方式 276
• 5.6.2 工作原理 277
• 5.6.3 更多信息 278
• 5.6.4 请参阅 279
• 5.7 基于分类的分块 279
• 5.7.1 工作方式 279
• 5.7.2 工作原理 282
• 5.7.3 更多信息 282
• 5.7.4 请参阅 283
• 5.8 提取命名实体 283
• 5.8.1 工作方式 283
• 5.8.2 工作原理 284
• 5.8.3 更多信息 284
• 5.8.4 请参阅 285
• 5.9 提取专有名词组块 285
• 5.9.1 工作方式 286
• 5.9.2 工作原理 286
• 5.9.3 更多信息 286
• 5.10 提取部位组块 287
• 5.10.1 工作方式 288
• 5.10.2 工作原理 290
• 5.10.3 更多信息 290
• 5.10.4 请参阅 290
• 5.11 训练命名实体组块器 290
• 5.11.1 工作方式 290
• 5.11.2 工作原理 292
• 5.11.3 更多信息 292
• 5.11.4 请参阅 293
• 5.12 使用NLTK训练器训练
• 组块器 293
• 5.12.1 工作方式 293
• 5.12.2 工作原理 294
• 5.12.3 更多信息 295
• 5.12.4 请参阅 299
• 第6章 转换组块与树 300
• 6.1 引言 300
• 6.2 过滤句子中无意义的
• 单词 301
• 6.2.1 准备工作 301
• 6.2.2 工作方式 301
• 6.2.3 工作原理 302
• 6.2.4 更多信息 302
• 6.2.5 请参阅 303
• 6.3 纠正动词形式 303
• 6.3.1 准备工作 303
• 6.3.2 工作方式 303
• 6.3.3 工作原理 305
• 6.3.4 请参阅 306
• 6.4 交换动词短语 306
• 6.4.1 工作方式 306
• 6.4.2 工作原理 307
• 6.4.3 更多信息 307
• 6.4.4 请参阅 307
• 6.5 交换名词基数 308
• 6.5.1 工作方式 308
• 6.5.2 工作原理 309
• 6.5.3 请参阅 309
• 6.6 交换不定式短语 309
• 6.6.1 工作方式 309
• 6.6.2 工作原理 310
• 6.6.3 更多信息 310
• 6.6.4 请参阅 310
• 6.7 单数化复数名词 310
• 6.7.1 工作方式 310
• 6.7.2 工作原理 311
• 6.7.3 请参阅 311
• 6.8 链接组块变换 311
• 6.8.1 工作方式 311
• 6.8.2 工作原理 312
• 6.8.3 更多信息 312
• 6.8.4 请参阅 313
• 6.9 将组块树转换为文本 313
• 6.9.1 工作方式 313
• 6.9.2 工作原理 314
• 6.9.3 更多信息 314
• 6.9.4 请参阅 314
• 6.10 平展深度树 314
• 6.10.1 准备工作 315
• 6.10.2 工作方式 315
• 6.10.3 工作原理 316
• 6.10.4 更多信息 317
• 6.10.5 请参阅 318
• 6.11 创建浅树 318
• 6.11.1 工作方式 318
• 6.11.2 工作原理 320
• 6.11.3 请参阅 320
• 6.12 转换树标签 320
• 6.12.1 准备工作 320
• 6.12.2 工作方式 321
• 6.12.3 工作原理 322
• 6.12.4 请参阅 322
• 第7章 文本分类 323
• 7.1 引言 323
• 7.2 词袋特征提取 324
• 7.2.1 工作方式 324
• 7.2.2 工作原理 325
• 7.2.3 更多信息 325
• 7.2.4 请参阅 327
• 7.3 训练朴素贝叶斯
• 分类器 327
• 7.3.1 准备工作 327
• 7.3.2 工作方式 328
• 7.3.3 工作原理 329
• 7.3.4 更多信息 330
• 7.3.5 请参阅 333
• 7.4 训练决策树分类器 334
• 7.4.1 工作方式 334
• 7.4.2 工作原理 335
• 7.4.3 更多信息 335
• 7.4.4 请参阅 337
• 7.5 训练*大熵分类器 337
• 7.5.1 准备工作 337
• 7.5.2 工作方式 337
• 7.5.3 工作原理 338
• 7.5.4 更多信息 339
• 7.5.5 请参阅 340
• 7.6 训练scikit-learn
• 分类器 340
• 7.6.1 准备工作 341
• 7.6.2 工作方式 341
• 7.6.3 工作原理 342
• 7.6.4 更多信息 343
• 7.6.5 请参阅 345
• 7.7 衡量分类器的精准率和
• 召回率 346
• 7.7.1 工作方式 346
• 7.7.2 工作原理 347
• 7.7.3 更多信息 348
• 7.7.4 请参阅 349
• 7.8 计算高信息量单词 349
• 7.8.1 工作方式 350
• 7.8.2 工作原理 351
• 7.8.3 更多信息 352
• 7.8.4 请参阅 354
• 7.9 使用投票组合分类器 354
• 7.9.1 准备工作 355
• 7.9.2 工作方式 355
• 7.9.3 工作原理 356
• 7.9.4 请参阅 356
• 7.10 使用多个二元分类器
• 分类 357
• 7.10.1 准备工作 357
• 7.10.2 工作方式 357
• 7.10.3 工作原理 361
• 7.10.4 更多信息 362
• 7.10.5 请参阅 363
• 7.11 使用NLTK训练器训练
• 分类器 363
• 7.11.1 工作方式 363
• 7.11.2 工作原理 364
• 7.11.3 更多信息 365
• 7.11.4 请参阅 371
• 第8章 分布式进程和大型数据集的
• 处理 372
• 8.1 引言 372
• 8.2 使用execnet进行分布式
• 标注 372
• 8.2.1 准备工作 373
• 8.2.2 工作方式 373
• 8.2.3 工作原理 374
• 8.2.4 更多内容 375
• 8.2.5 请参阅 377
• 8.3 使用execnet进行分布式
• 组块 377
• 8.3.1 准备工作 377
• 8.3.2 工作方式 377
• 8.3.3 工作原理 378
• 8.3.4 更多内容 379
• 8.3.5 请参阅 379
• 8.4 使用execnet并行处理
• 列表 379
• 8.4.1 工作方式 379
• 8.4.2 工作原理 380
• 8.4.3 更多内容 381
• 8.4.4 请参阅 381
• 8.5 在Redis中存储频率分布 382
• 8.5.1 准备工作 382
• 8.5.2 工作方式 382
• 8.5.3 工作原理 384
• 8.5.4 更多内容 385
• 8.5.5 请参阅 386
• 8.6 在Redis中存储条件频率
• 分布 386
• 8.6.1 准备工作 386
• 8.6.2 工作方式 386
• 8.6.3 工作原理 387
• 8.6.4 更多内容 388
• 8.6.5 请参阅 388
• 8.7 在Redis中存储有序
• 字典 388
• 8.7.1 准备工作 388
• 8.7.2 工作方式 388
• 8.7.3 工作原理 390
• 8.7.4 更多内容 391
• 8.7.5 请参阅 392
• 8.8 使用Redis和execnet进行
• 分布式单词评分 392
• 8.8.1 准备工作 392
• 8.8.2 工作方式 392
• 8.8.3 工作原理 393
• 8.8.4 更多内容 396
• 8.8.5 请参阅 396
• 第9章 解析特定的数据类型 397
• 9.1 引言 397
• 9.2 使用dateutil解析日期和
• 时间 398
• 9.2.1 准备工作 398
• 9.2.2 工作方式 398
• 9.2.3 工作原理 399
• 9.2.4 更多信息 399
• 9.2.5 请参阅 399
• 9.3 时区的查找和转换 400
• 9.3.1 准备工作 400
• 9.3.2 工作方式 400
• 9.3.3 工作原理 402
• 9.3.4 更多信息 402
• 9.3.5 请参阅 403
• 9.4 使用lxml从HTML中提取
• URL 403
• 9.4.1 准备工作 403
• 9.4.2 工作方式 403
• 9.4.3 工作原理 404
• 9.4.4 更多信息 404
• 9.4.5 请参阅 405
• 9.5 清理和剥离HTML 405
• 9.5.1 准备工作 405
• 9.5.2 工作方式 405
• 9.5.3 工作原理 405
• 9.5.4 更多信息 406
• 9.5.5 请参阅 406
• 9.6 使用BeautifulSoup转换
• HTML实体 406
• 9.6.1 准备工作 406
• 9.6.2 工作方式 406
• 9.6.3 工作原理 407
• 9.6.4 更多信息 407
• 9.6.5 请参阅 407
• 9.7 检测和转换字符编码 407
• 9.7.1 准备工作 408
• 9.7.2 工作方式 408
• 9.7.3 工作原理 409
• 9.7.4 更多信息 409
• 9.7.5 请参阅 410
• 附录A 宾州treebank词性标签 411
• 模块3　使用Python掌握自然语言处理
• 第 1章 使用字符串 417
• 1.1 标记化 417
• 1.1.1 将文本标记为句子 418
• 1.1.2 其他语言文字的标记化 418
• 1.1.3 将句子标记为单词 419
• 1.1.4 使用TreebankWordTokenizer
• 进行标记化 420
• 1.1.5 使用正则表达式进行
• 标记化 421
• 1.2 规范化 424
• 1.2.1 消除标点符号 424
• 1.2.2 转化为小写和大写 425
• 1.2.3 处理停用词 425
• 1.2.4 计算英语中的停用词 426
• 1.3 替代和纠正标记 427
• 1.3.1 使用正则表达式替换
• 单词 427
• 1.3.2 使用一个文本替换另一个
• 文本的示例 428
• 1.3.3 在标记化之前进行
• 替代 428
• 1.3.4 处理重复的字符 428
• 1.3.5 删除重复字符的示例 429
• 1.3.6 使用单词的同义词替换
• 单词 430
• 1.4 在文本上应用齐夫定律 431
• 1.5 相似性量度 431
• 1.5.1 使用编辑距离算法应用
• 相似性量度 432
• 1.5.2 使用杰卡德系数应用
• 相似性量度 434
• 1.5.3 使用史密斯-沃特曼算法
• 应用相似性量度 434
• 1.5.4 其他字符串相似性指标 435
• 1.6 本章小结 436
• 第 2章 统计语言模型 437
• 2.1 单词频率 437
• 2.1.1 对给定文本进行*大
• 似然估计 441
• 2.1.2 隐马尔可夫模型估计 448
• 2.2 在MLE模型上应用平滑 450
• 2.2.1 加一平滑法 450
• 2.2.2 古德-图灵算法 451
• 2.2.3 聂氏估计 456
• 2.2.4 威滕 贝尔估计 457
• 2.3 为MLE指定回退机制 457
• 2.4 应用数据插值获得混合和
• 匹配 458
• 2.5 应用困惑度评估语言模型 458
• 2.6 在建模语言中应用
• 梅特罗波利斯-黑斯廷斯算法 459
• 2.7 在语言处理中应用
• 吉布斯采样 459
• 2.8 本章小结 461
• 第3章 词语形态学—试一试 462
• 3.1 词语形态学 462
• 3.2 词根还原器 463
• 3.3 词形还原 466
• 3.4 开发用于非英语语言的词根
• 还原器 467
• 3.5 词语形态分析器 469
• 3.6 词语形态生成器 471
• 3.7 搜索引擎 471
• 3.8 本章小结 475
• 第4章 词性标注—识别单词 476
• 4.1 词性标注 476
• 4.2 创建POS标注的语料库 482
• 4.3 选择某个机器学习算法 484
• 4.4 涉及n元组方法的统计建模 486
• 4.5 使用POS标注的语料库开发
• 组块器 491
• 4.6 本章小结 494
• 第5章 解析—分析训练数据 495
• 5.1 解析 495
• 5.2 构建树库 496
• 5.3 从树库中提取上下文无关文法的
• 规则 501
• 5.4 从CFG中创建概率上下文无关的
• 文法 507
• 5.5 CYK图解析算法 509
• 5.6 厄雷图解析算法 510
• 5.7 本章小结 516
• 第6章 语义分析—意义重大 517
• 6.1 语义分析 517
• 6.1.1 NER简介 521
• 6.1.2 使用隐马尔可夫模型的
• NER系统 525
• 6.1.3 使用机器学习工具包训练
• NER 530
• 6.1.4 使用POS标注的
• NER 531
• 6.2 从Wordnet中生成同义词集
• ID 534
• 6.3 使用Wordnet消除歧义 537
• 6.4 本章小结 541
• 第7章 情感分析—我很高兴 542
• 7.1 情感分析 542
• 7.2 使用机器学习的情感分析 548
• 7.3 本章小结 572
• 第8章 信息检索—访问信息 573
• 8.1 信息检索 573
• 8.1.1 停用词删除 574
• 8.1.2 利用向量空间模型进行
• 信息检索 576
• 8.2 向量空间评分以及与查询
• 操作器交互 583
• 8.3 利用隐含语义索引开发IR
• 系统 586
• 8.4 文本摘要 587
• 8.5 问答系统 588
• 8.6 本章小结 589
• 第9章 话语分析—知识就是信仰 590
• 9.1 话语分析 590
• 9.1.1 使用定中心理论进行
• 话语分析 595
• 9.1.2 回指解析 596
• 9.2 本章小结 601
• 第 10章 NLP系统的评估—
• 性能分析 602
• 10.1 对NLP系统进行评估的
• 需求 602
• 10.1.1 NLP工具（POS标注器、
• 词干还原器和形态分析器）
• 的评估 603
• 10.1.2 使用黄金数据评估
• 解析器 613
• 10.2 IR系统的评估 614
• 10.3 错误识别的指标 614
• 10.4 基于词汇匹配的指标 615
• 10.5 基于语法匹配的指标 619
• 10.6 使用浅层语义匹配的
• 指标 620
• 10.7 本章小结 621
• 参考书目 622