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统计自然语言处理 Book in PDF, ePub and Kindle version is available to download in english. Read online anytime anywhere directly from your device. Click on the download button below to get a free pdf file of 统计自然语言处理 book. This book definitely worth reading, it is an incredibly well-written.
Author : 宗成庆
Publisher : Unknown
Page : 506 pages
File Size : 53,9 Mb
Release : 2008
Category : Natural language processing (Computer science)
ISBN : 730216598X
本书内容包括形式语言与自动机及其在自然语言处理中的应用、语言模型、隐马尔可夫模型、语料库技术、汉语自动分词与词性标注、句法分析、词义消歧、统计机器翻译、语音翻译、文本分类、信息检索与问答系统、自动文摘和信息抽取、口语信息处理与人机对话系统等。
Author : Anonim
Publisher : Unknown
Page : 430 pages
File Size : 41,8 Mb
Release : 2005
Category : Computational linguistics
ISBN : 7505399217
本书系统介绍了统计自然语言处理技术,分为基础知识、词法、语法、应用与技术四部分,包括了构建自然语言处理软件工具将用到的几乎所有理论和算法。
Author : Posts & Telecom Press,Nitin Hardeniya
Publisher : Packt Publishing Ltd
Page : 649 pages
File Size : 48,7 Mb
Release : 2024-02-28
Category : Computers
ISBN : 9781837639168
使用Python实现NLP项目的大量实践经验 Key Features NLTK是自然语言处理领域中非常受欢迎和广泛使用的Python库。 Book DescriptionNLTK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。 本书包括以下主要内容 • 使用词性标注和分块的方法对文本进行整理与清洗。 • 把文本标记为句子,把句子标记为单词。 • 文本分类和情感分析。 • 字符串匹配算法和归一化方法。 • 信息检索和文本摘要的概念。 • 使用Python解决各种NLP任务的方式。What you will learn 使用词性标注和分块的方法对文本进行整理与清洗。 把文本标记为句子,把句子标记为单词。 文本分类和情感分析。 字符串匹配算法和归一化方法。 信息检索和文本摘要的概念。 使用Python解决各种NLP任务的方式。 Who this book is for 本书适合NLP和机器学习领域的爱好者、对文本处理感兴趣的读者、想要快速学习NLTK的资深Python程序员以及机器学习领域的研究人员阅读。
Author : Posts & Telecom Press,Bhargav Srinivasa-Desikan
Publisher : Packt Publishing Ltd
Page : 233 pages
File Size : 43,6 Mb
Release : 2024-05-27
Category : Computers
ISBN : 9781836203346
Python开源社区资深供稿人撰写 文本分析实用指南 计算语言学领域为数不多的作品之一 技术实用性强 侧重于技术细节的实现 提供源码下载 Key Features 平衡了理论与实战案例之间的关系 在掌握理论知识的同时,执运行自己的自然语言处理项目 Book Description自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学,研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。计算语言学是指通过建立形式化的数学模型来分析、处理自然语言,并在计算机上用程序来实现分析和处理的过程,旨在以机器来模拟人的部分或全部语言能力的目的。 本书作为一本借助于Python编程语言以及各种开源工具(如Gensim、spaCy等)来执行文本分析、自然语言处理和计算语言学算法的图书,从应用层面介绍了相关的理论知识和所涉及的技术。《自然语言处理与计算语言学》共分为15章,其内容涵盖了文本分析的定义、使用Python进行文本分析的技巧、spaCy语言模型、Gensim工具、词性标注及其应用、NER标注及其应用、依存分析、主题模型、高级主题建模、文本聚类和文本分类、查询词相似度计算和文本摘要、词嵌入、使用深度学习处理文本、使用Keras和spaCy进行深度学习、情感分析与聊天机器人的原理介绍等。 本书很好地平衡了理论与实战案例之间的关系,因此你可以在掌握理论知识的同时,执运行自己的自然语言处理项目。你将发现Python这一自然语言处理工具所具有的丰富的生态系统,并将进入现代文本分析的有趣世界。 本书适合对自然语言处理的实现细节感兴趣的Python程序开发人员阅读。如果读者具备统计学的基本知识,对学习本书内容会大有裨益。What you will learn 如何使用合适的工具来标注、解析和建模文本 掌握相应框架工具的使用知识 何时为主题模型选择Gensim这样的工具 何时使用Keras进行深度学习。 Who this book is for 本书适合对自然语言处理的实现细节感兴趣的程序开发人员阅读。
Author : Posts & Telecom Press,Andrea Isoni
Publisher : Packt Publishing Ltd
Page : 234 pages
File Size : 41,6 Mb
Release : 2024-05-23
Category : Computers
ISBN : 9781836203605
全面Python机器学习的图书; 学会在Web下构建机器学习系统的权威指南。 Key Features 重点讲解在Web应用中实现预测分析功能的难点,介绍Python语言及相关框架、工具和库,展示如何搭建机器学习系统 不仅涉及机器学习的核心概念,还介绍如何将数据部署到用Django框架开发的Web应用,包括Web、文档和服务器端数据的挖掘和推荐引擎的搭建方法 Book DescriptionPython是一门通用型编程语言,也是一门相对容易学习的语言。因此,数据科学家在为中小规模的数据集制作原型、实现可视化和分析数据时,经常选择使用Python。 本书填补了机器学习和Web开发之间的鸿沟。本书重点讲解在Web应用中实现预测分析功能的难点,重点介绍Python语言及相关框架、工具和库,展示了如何搭建机器学习系统。你将从本书学到机器学习的核心概念,学习如何将数据部署到用Django框架开发的Web应用;还将学到如何挖掘Web、文档和服务器端数据以及如何搭建推荐引擎。 随后,你将进一步探索功能强大的Django框架,学习搭建一个简单、具备现代感的影评情感分析应用,它可是用机器学习算法驱动的! 本书是写给正努力成为数据科学家的读者以及新晋的数据科学家的。读者应该具备一些机器学习经验。如果你对开发智能(具备预测功能的)Web应用感兴趣,或正在从事相关开发工作,本书非常适合你。掌握一定的Django知识,学习本书将会更加轻松。我们还希望读者具备一定的Python编程背景和扎实的统计学知识。What you will learn 熟悉机器学习基本概念和机器学习社区使用的一些术语。 用多种工具和技术从网站挖掘数据。 掌握Django框架的核心概念。 了解最常用的聚类和分类技术,并用Python实现它们。 掌握用Django搭建Web应用所需的所有必备知识。 用Python语言的Django库成功搭建和部署电影推荐系统。 Who this book is for Python爱好者、机器学习领域的专业人士,想要学习构建机器学习系统的读者。
Author : Qin Lu,Hong Gao
Publisher : Springer
Page : 724 pages
File Size : 45,9 Mb
Release : 2016-01-11
Category : Computers
ISBN : 9783319271941
This book constitutes the thoroughly refereed post-workshop proceedings of the 16th Chinese Lexical Semantics Workshop, CLSW 2015, held in Beijing, China, in May 2015. The 64 regular and 4 short papers included in this volume were carefully reviewed and selected from 248 submissions. They are organized in topical sections named: lexical semantics; lexical resources; lexicology; natural language processing and applications; and syntax.
Author : Posts & Telecom Press,Álvaro Morena Alberolaï,Gonzalo Molina Gallegoï,Unai Garay Maestreï
Publisher : Packt Publishing Ltd
Page : 274 pages
File Size : 55,6 Mb
Release : 2024-05-27
Category : Computers
ISBN : 9781836201168
用Python学习自然语言处理和计算机视觉技术,用ROS开发智能的机器人系统 Key Features 用Python讲解自然语言处理技术和计算机视觉技术; 用ROS开发更智能的机器人系统; 用NLP技术和OpenCV技术让机器人更加智能; 一系列练习和实战项目全方位提升读者的动手能力和研发能力; 配套的代码资源包和彩色图片包,让你边学边对照,学习效率更高。 Book Description机器人是人工智能时代的重要产物,为人类的工作和生活提供了非常多的助力。对于智能机器人而言,视觉识别能力和对话能力是非常重要的两个方面,本书就是基于这两个技术展开介绍,并通过一系列的编程案例和实践项目,引导读者高效掌握机器人的开发技巧。 本书基于Python语言进行讲解,结合机器人操作系统(ROS)平台给出了丰富多样的机器人开发方案。本书立足于机器人的视觉和语言处理,通过OpenCV、自然语言处理、循环神经网络、卷积神经网络等技术提高机器人的视觉识别能力和对话能力。全书包括多个练习和项目,通过知识点和编程实践相结合的方式,快速带领读者掌握实用的机器人开发技术。 本书适合机器人或智能软硬件研发领域的工程师阅读,也适合高校人工智能相关专业的师生阅读。What you will learn 学习丰富多样的机器人开发方案 通过学习OpenCV、自然语言处理、循环神经网络、卷积神经网络等技术提高机器人的视觉识别能力和对话能力 Who this book is for 本书面向机器人领域的工程师,旨在帮助他们集成计算机视觉和深度学习相关的技术,以创建更完美的机器人。如果读者具备Python和深度学习的相关背景,或者懂一些ROS相关的知识,则更有助于本书的学习。
Author : 王小捷,常宝宝
Publisher : Unknown
Page : 146 pages
File Size : 53,7 Mb
Release : 2002
Category : Natural language processing (Computer science)
ISBN : 756350527X
本书包括三个方面的内容。第一部分介绍基于规则的自然语言处理技术,分别从语法和事义两个层面入手。第二部分介绍基于统计的自然语言处理技术,包括词汇层的一些统计语言模型以及在句法层的概率上下文无关语法。第三部分介绍一种重要的应用——机器翻译,分别从规则和统计两个方面来介绍它的理论和实现。
Author : 王晓龙,关毅
Publisher : 清华大学出版社有限公司
Page : 190 pages
File Size : 47,9 Mb
Release : 2005
Category : Natural language processing (Computer science)
ISBN : 7302100896
本书全面阐述了自然语言处理技术的基本原理和实用方法,内容包括数学基础、汉语自动分词技术、基于数学统计的语言模型、音字转换技术等。
Author : Posts & Telecom Press,Ivan Idris
Publisher : Packt Publishing Ltd
Page : 335 pages
File Size : 54,8 Mb
Release : 2024-05-17
Category : Computers
ISBN : 9781836206941
学习流行的开源Python模块,掌握强大的数据分析技术 Key Features 最实用的Python开源模块的大集合; 简单易懂、示例丰富的数据分析教程; 掌握数据可视化、机器学习等高端主题; 新手变身数据分析专家的最佳读本; Book Description作为一种高级程序设计语言,Python凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。同时,Python语言的数据分析功能也逐渐为大众所认可。 本书是一本介绍如何用Python进行数据分析的学习指南。全书共12章,从Python程序库入门、NumPy数组、matplotlib和pandas开始,陆续介绍了数据加工、数据处理和数据可视化等内容。同时,本书还介绍了信号处理、数据库、文本分析、机器学习、互操作性和性能优化等高级主题。在本书的最后,还采用3个附录的形式为读者补充了一些重要概念、常用函数以及在线资源等重要内容。 本书示例丰富、简单易懂,非常适合对Python语言感兴趣或者想要使用Python语言进行数据分析的读者参考阅读。What you will learn Python程序库 NumPy数组 matplotlib pandas 数据加工 数据处理 数据可视化 信号处理 数据库 文本分析 机器学习 互操作性 性能优化 Who this book is for Python编程人员、数据分析人员、计算机专业学生
Author : Posts & Telecom Press,Siamak Amirghodsi,Meenakshi Rajendran,Broderick Hall,Shuen Mei
Publisher : Packt Publishing Ltd
Page : 549 pages
File Size : 40,8 Mb
Release : 2024-05-23
Category : Computers
ISBN : 9781836201823
学习实用的机器学习算法,并用Spark快速动手实践 Key Features 步骤清晰,讲解细致,适合读者边学边做 提供Apache Spark机器学习API的全面解决方案 Book Description机器学习是一门多领域交叉学科,可以通过模拟来让计算机获取新的知识或技能。Apache Spark是一种通用大数据框架,也是一种近实时弹性分布式计算和数据虚拟化技术,Spark使人们可以大规模使用机器学习技术,而无须在专用数据中心或硬件上进行大量投资。 本书提供了Apache Spark机器学习API的全面解决方案,不仅介绍了用Spark完成机器学习任务所需的基础知识,也涉及一些Spark机器学习的高级技能。全书共有13章,从环境配置讲起,陆续介绍了线性代数库、数据处理机制、构建机器学习系统的常见攻略、回归和分类、用Spark实现推荐引擎、无监督学习、梯度下降算法、决策树和集成模型、数据降维、文本分析和Spark Steaming的使用。 本书是为那些掌握了机器学习技术的Scala开发人员准备的,尤其适合缺乏Spark实践经验的读者。本书假定读者已经掌握机器学习算法的基础知识,并且具有使用Scala实现机器学习算法的一些实践经验。但不要求读者提前了解Spark ML库及其生态系统。What you will learn Spark环境配置 线性代数库 数据处理机制 构建机器学习系统的常见攻略 回归和分类 用Spark实现推荐引擎 无监督学习 梯度下降算法 决策树和集成模型 数据降维 文本分析 Spark Steaming的使用 Who this book is for 本书是为那些已经掌握了机器学习技术的Scala开发人员准备的,面向缺乏Spark实践经验的读者。本书假定读者已经掌握机器学习算法的基础知识,并且具有使用Scala实现机器学习算法的一些实践经验。但是,读者无须了解Spark ML库和相关的生态系统。
Author : Posts & Telecom Press,Prabhanjan Narayanachar Tattar,Tony Ojeda,Sean P Murphy,Benjamin Bengfort,ABHIJIT DASGUPTA
Publisher : Packt Publishing Ltd
Page : 326 pages
File Size : 52,5 Mb
Release : 2024-05-23
Category : Computers
ISBN : 9781836202363
基于R和Python的数据科学项目案例集锦,数据分析师、数据挖掘工程师、数据科学家必读 Key Features 通过多个真实的数据分析案例,手把手教读者一步一步地完成从数据分析的准备到分析结果报告的整个流程 案例包括汽车数据分析、税收数据分析、就业数据分析、股市数据分析、社交网络分析、大规模电影推荐、Twitter数据分析、新西兰海外游客预测分析以及德国信用数据分析等 Book Description本书对想学习数据分析的人来说是一本非常实用的参考书,书中有多个真实的数据分析案例,几乎是以手把手的方式教你一步一步地完成从数据分析的准备到分析结果报告的整个流程。无论是数据分析工作的从业者,还是有志于未来从事数据分析工作的在校大学生,都能从本书中获取一些新知识、新思想。 同时,本书也是一本优秀的学习和提高R及Python编程的参考书。很多人有这样的感触,单纯地学习编程语言是很枯燥的过程,但利用本书学习R和Python语言可以很好地解决这个问题,生动实用的数据集以及非常有意思的分析结果会极大地激发读者学习的兴趣。 本书案例包括汽车数据分析、税收数据分析、就业数据分析、股市数据分析、社交网络分析、大规模电影推荐、Twitter数据分析、新西兰海外游客预测分析以及德国信用数据分析等。What you will learn 学会并理解在不同平台下安装R和Python的流程和所需环境; 在R和Python环境下实现数据获取、数据清洗、数据整理,完成数据分析的准备工作; 建立预测模型和探索分析模型; 分析模型结果并创建数据报告; 尝试多种基于树的方法,建立随机森林; 在R中实现初步的数据科学概念; 学习探索性数据分析的应用方法,基于树的方法以及随机森林方法等。 Who this book is for 无论你是数据科学的新手,还是有经验的专业人士,你都可以从本书提供的多个实际案例中掌握数据科学的关键概念和利用R、Python进行数据编程的能力。
Author : _肇_,西財
Publisher : 西南財經大學出版社
Page : 128 pages
File Size : 55,5 Mb
Release : 2018-05-12
Category : Electronic
ISBN : 9787550425491
�科_的定_ 什么是科_? __文_出的回答是:“科_就是整理事_,_中___律,做 出__。”此定_指出了科_的___涵,即事_与_律。根据中_社_科_院_ 言研究所__出版的 《_代___典》,科_是 “反映自然、社_、思_等的客_ _律的分科的知_体系”。_似__的 “科_”定_,中外各种百科全_、_典中 有很多,例如: 科_是_于某一_自然_象的_察、辨_、描述、__性的_查,以及理_ 性的解_。 科_是在_定_域中的一种系_化的方法或者知_体。 科_即知_,特_是通____得的知_。 概括起_,所有_些定_都表明,科_的目的是__人未知的事_,而_种 ___建立在__基_上。只有______和_密_____得的事_,或者 _,通_所_的科_方法_得的知_,才有_格被_入人_的知_体系中。因此, 科_既是_于客_世界各种事物的本_及___律的知_体系,也是构建_一知 _体系的方法。
Author : 周民权著
Publisher : BEIJING BOOK CO. INC.
Page : 530 pages
File Size : 53,5 Mb
Release : 2021-11-11
Category : Foreign Language Study
ISBN : 8210379456XXX
本书分为九章，内容包括：社会性别语言学的历史沿革、哲学渊源及方法论，俄罗斯语言学界社会性别语言研究概述，国内语言学界社会性别语言研究概略等。
Author : Posts & Telecom Press,Dipanjan Sarkar,Raghav Bali,Tamoghna Ghosh
Publisher : Packt Publishing Ltd
Page : 373 pages
File Size : 45,9 Mb
Release : 2024-05-27
Category : Computers
ISBN : 9781836205401
使用TensorFlow和Keras实现高级深度学习和神经网络模型 Key Features 快速掌握知识点 用实操夯实迁移学习理论 掌握实用技能 Book Description迁移学习是机器学习技术的一种,它可以从一系列机器学习问题的训练中获得知识,并将这些知识用于训练其他相似类型的问题。 本书分为3个部分:第1部分是深度学习基础,介绍了机器学习的基础知识、深度学习的基础知识和深度学习的架构;第2部分是迁移学习精要,介绍了迁移学习的基础知识和迁移学习的威力;第3部分是迁移学习案例研究,介绍了图像识别和分类、文本文档分类、音频事件识别和分类、DeepDream算法、风格迁移、自动图像扫描生成器、图像着色等内容。 本书适合数据科学家、机器学习工程师和数据分析师阅读,也适合对机器学习和迁移学习感兴趣的读者阅读。在阅读本书之前,希望读者对机器学习和Python编程有基本的掌握。What you will learn 本书能带你厘清机器学习和深度学习的关键基本概念 深刻理解迁移学习的相关概念 学习大量现实世界中不同领域的案例和问题 Who this book is for 机器学习、深度学习、人工智能领域的研究人员及技术人员,数据科学家、Python开发者等