Python自然语言处理实战：核心技术与算法中文版怎么样?
自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科，比较复杂，学习门槛高，但本书巧妙地避开了晦涩难懂的数学公式和证明，即便没有数学基础，也能零基础入门。本书专注于中文的自然语言处理，以Python及其相关框架为工具，以实战为导向，详细讲解了自然语言处理的各种核心技术、方法论和经典算法。三位作者在人工智能、大数据和算法领域有丰富的积累和经验，是阿里巴巴、前明略数据和七牛云的资深专家。同时，本书也得到了阿里巴巴达摩院高级算法专家、七牛云AI实验室Leader等专家的高度评价和鼎力推荐。全书一共11章，在逻辑上分为2个部分：第一部分（第1、2、11章）主要介绍了自然语言处理所需要了解的基础知识、前置技术、Python科学包、正则表达式以及Solr检索等。第二部分（第5-10章）第3~5章讲解了词法分析相关的技术，包括中文分词技术、词性标注与命名实体识别、关键词提取算法等。第6章讲解了句法分析技术，该部分目前理论研究较多，工程实践中使用门槛相对较高，且效果多是依赖结合业务知识进行规则扩展，因此本书未做深入探讨。第7章讲解了常用的向量化方法，这些方法常用于各种NLP任务的输入。第8章讲解了情感分析相关的概念、场景以及一般做情感分析的流程，情感分析在很多行业都有应用。第9章介绍了机器学习的重要概念，同时重点突出NLP常用的分类算法、聚类算法，还介绍了几个案例。第10章节介绍了NLP中常用的一些深度学习算法，这些方法比较复杂，但是非常实用，需要读者耐心学习。
作者简介:
涂铭：阿里巴巴数据架构师，对大数据、自然语言处理、Python、Java相关技术有深入的研究，积累了丰富的实践经验。曾就职于北京明略数据，是大数据方面的高级咨询顾问。在工业领域参与了设备故障诊断项目，在零售行业参与了精准营销项目。在自然语言处理方面，担任导购机器人项目的架构师，主导开发机器人的语义理解、短文本相似度匹配、上下文理解，以及通过自然语言检索产品库，在项目中构建了NoSQL+文本检索等大数据架构，也同时负责问答对的整理和商品属性的提取，带领NLP团队构建语义解析层。刘祥：百炼智能自然语言处理专家，主要研究知识图谱、NLG等前沿技术，参与机器自动写作产品的研发与设计。曾在明略数据担当数据技术合伙人兼数据科学家，负责工业、金融等业务领域的数据挖掘工作，在这些领域构建了诸如故障诊断、关联账户分析、新闻推荐、商品推荐等模型。酷爱新技术，活跃于开源社... 涂铭：阿里巴巴数据架构师，对大数据、自然语言处理、Python、Java相关技术有深入的研究，积累了丰富的实践经验。曾就职于北京明略数据，是大数据方面的高级咨询顾问。在工业领域参与了设备故障诊断项目，在零售行业参与了精准营销项目。在自然语言处理方面，担任导购机器人项目的架构师，主导开发机器人的语义理解、短文本相似度匹配、上下文理解，以及通过自然语言检索产品库，在项目中构建了NoSQL+文本检索等大数据架构，也同时负责问答对的整理和商品属性的提取，带领NLP团队构建语义解析层。刘祥：百炼智能自然语言处理专家，主要研究知识图谱、NLG等前沿技术，参与机器自动写作产品的研发与设计。曾在明略数据担当数据技术合伙人兼数据科学家，负责工业、金融等业务领域的数据挖掘工作，在这些领域构建了诸如故障诊断、关联账户分析、新闻推荐、商品推荐等模型。酷爱新技术，活跃于开源社区，是Spark MLlib和Zeppelin的Contributor。刘树春：七牛云高级算法专家，七牛AI实验室NLP&OCR方向负责人，主要负责七牛NLP以及OCR相关项目的研究与落地。在七牛人工智能实验室期间，参与大量NLP相关项目，例如知识图谱、问答系统、文本摘要、语音相关系统等；同时重点关注NLP与CV的交叉研究领域，主要有视觉问答（VQA），图像标注（Image Caption）等前沿问题。曾在Intel DCSG数据与云计算部门从事机器学习与云平台的融合开发，项目获得IDF大奖。硕士就读于华东师范大学机器学习实验室，在校期间主攻机器学习，机器视觉，图像处理，并在相关国际会议发表多篇SCI/EI论文。
目录:
第1章 NLP基础 1
第2章 NLP前置技术解析 16
第3章 中文分词技术 38
第4章 词性标注与命名实体识别 59
第5章 关键词提取算法 85
第6章 句法分析 106
第7章 文本向量化 120
第8章 情感分析技术 140
第9章 NLP中用到的机器学习算法 160
第10章 基于深度学习的NLP算法 195
第11章 Solr搜索引擎 256
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