自然语言处理的Python实践

自然语言处理的Python实践 PDF 超清完整版

  • 大小:15.8 MB
  • 类型:自然语言
  • 格式:PDF
  • 出版:化学工业出版社
  • 作者:马坦吉·斯里(Mathangi、Sri)
  • 更新:2022-09-19 08:43:17
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我们帮大家精选了自然语言相关的资料,由化学工业出版社出版,作者是马坦吉·斯里(Mathangi、Sri),介绍了关于自然语言、Python方面,格式为PDF,资源大小15.8 MB,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:9.1分。

书籍介绍

目录

  • 第1章 数据类型 001
  • 1.1 搜索 002
  • 1.2 评论 003
  • 1.3 社交媒体中的帖子/博客 005
  • 1.4 聊天数据 006
  • 1.4.1 私人聊天 006
  • 1.4.2 商务聊天和语音通话数据 007
  • 1.5 SMS(短信)数据 008
  • 1.6 内容数据 009
  • 1.7 IVR(交互式语音应答)话语数据 010
  • 1.8 数据中的有用信息 010
  • 第2章 NLP在客户服务中的应用 013
  • 2.1 语音通话 014
  • 2.2 聊天 015
  • 2.3 票证数据 016
  • 2.4 邮件数据 016
  • 2.5 客户需求 018
  • 2.5.1 意图挖掘 018
  • 2.5.2 意图理解的热门词汇 019
  • 2.5.3 词云 021
  • 2.5.4 主题分类规则 024
  • 2.6 基于机器学习的监督学习 028
  • 2.6.1 获取人工标记的数据 028
  • 2.6.2 分词 030
  • 2.6.3 文档词条矩阵 031
  • 2.6.4 数据标准化 035
  • 2.7 替换某些模式 036
  • 2.8 识别并标注问题所在的行 040
  • 2.9 热门客户查询 041
  • 2.10 热门客户满意度(CSAT)驱动器 043
  • 2.11 热门净推荐值(NPS)驱动器 045
  • 2.12 深入了解销售对话 050
  • 2.12.1 销售对话中的热门产品 050
  • 2.12.2 未交易的原因 051
  • 2.12.3 调查评论分析 052
  • 2.12.4 挖掘语音记录 052
  • 第3章 NLP在在线评论中的应用 059
  • 3.1 情感分析 060
  • 3.2 情感挖掘 061
  • 3.3 方法1:基于词典的方法 062
  • 3.4 方法2:基于规则的方法 066
  • 3.4.1 观察结果1 066
  • 3.4.2 观察结果2 067
  • 3.4.3 观察结果3 067
  • 3.4.4 观察结果4 068
  • 3.4.5 总体得分 069
  • 3.4.6 处理观察结果 070
  • 3.4.7 情绪分析库 085
  • 3.5 方法3:基于机器学习的方法(神经网络)  086
  • 3.5.1 语料库的特征 087
  • 3.5.2 构建神经网络 091
  • 3.5.3 加以完善 093
  • 3.6 属性提取 093
  • 3.6.1 步骤1:使用正则表达式进行规范化 095
  • 3.6.2 步骤2:提取名词形式 097
  • 3.6.3 步骤3:创建映射文件 098
  • 3.6.4 步骤4:将每个评论映射到属性 100
  • 3.6.5 步骤5:品牌分析 101
  • 第4章 NLP在银行、金融服务和保险业(BFSI)的应用 109
  • 4.1 NLP之于风险控制 110
  • 4.1.1 方法1:使用现有的库 111
  • 4.1.2 方法2:提取名词短语 113
  • 4.1.3 方法3:训练自己的模型 115
  • 4.1.4 模型应用 142
  • 4.2 NLP在银行、金融服务和保险业的其他应用案例 157
  • 4.2.1 短信数据 157
  • 4.2.2 银行业的自然语言生成 158
  • 第5章 NLP在虚拟助手中的应用 163
  • 5.1 网络机器人(Bot程序)种类 164
  • 5.2 经典方法 165
  • 5.2.1 LSTM概述 169
  • 5.2.2 LSTM的应用 173
  • 5.2.3 时间分布层 174
  • 5.3 生成响应法 178
  • 5.3.1 编码器-解码器模型框架 179
  • 5.3.2 数据集 180
  • 5.3.3 框架的实现 180
  • 5.3.4 编码器-解码器模型框架的训练 189
  • 5.3.5 编码器输出 192
  • 5.3.6 解码器输入 192
  • 5.3.7 预处理 195
  • 5.3.8 双向LSTM 200
  • 5.4 BERT(基于转换器的双向编码表征) 202
  • 5.4.1 语言模型和微调 202
  • 5.4.2 BERT概述 203
  • 5.4.3 微调BERT以构建分类器 208
  • 5.5 构建网上对话机器人的更多细微差别 211
  • 5.5.1 单轮对话和多轮对话的比较 211
  • 5.5.2 多语言网上机器人 213

以上就是本次关于书籍资源的介绍和部分内容,我们还整理了以往更新的其它相关电子书资源内容,可以在下方直接下载,关于相关的资源我们在下方做了关联展示,需要的朋友们也可以参考下。

精选笔记:分享Python获取本机IP地址的几种方法

11小时18分钟前回答

1、使用专用网站

获取的是公网IP

网址:http://myip.ipip.net

代码:

import requests
res = requests.get('http://myip.ipip.net', timeout=5).text
print(res)

比较喜欢用这个,在命令窗口也能使用:

curl http://myip.ipip.net

2、使用自带socket库

获取的是局域网IP。

import socket
# 函数 gethostname() 返回当前正在执行 Python 的系统主机名
res = socket.gethostbyname(socket.gethostname())
print(res)

但是上面这个获取的不是公网IP,结果也不稳定(这里获取了虚拟机下的IP),不建议使用。

 如果计算机设备有连接到 Internet 的路由,可以使用:

import socket
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
s.connect(("8.8.8.8", 80))
print(s.getsockname()[0])

这个获得的是局域网IP:

可以ipconfig看一下:

另一个适用于所有接口。它还适用于所有公共、私有、外部 IP。这种方法在 Linux、Windows 和 OSX 上很有效。

import socket
def extract_ip():
    st = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
    try:       
        st.connect(('10.255.255.255', 1))
        IP = st.getsockname()[0]
    except Exception:
        IP = '127.0.0.1'
    finally:
        st.close()
    return IP
print(extract_ip())

注意:如果本身局域网IP就是公网IP的话,那这个获得的,可以认为是公网IP了。

3、使用第三方netifaces库

获取的是局域网IP。

netifaces 模块用于提供有关网络接口及其状态的信息。

代码:

没装的先装一下库

pip3 install netifaces

然后使用:

from netifaces import interfaces, ifaddresses, AF_INET
for ifaceName in interfaces():
    addresses = [i['addr'] for i in ifaddresses(ifaceName).setdefault(AF_INET, [{'addr':'No IP addr'}] )]
    print(' '.join(addresses))

到此这篇关于分享Python获取本机IP地址的几种方法的文章就介绍到这了,更多相关Python获取本机IP方法内容请搜索码农之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持码农之家!

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