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音像Python自然语言处理实战(美)真亚·安蒂科
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译者序原书前言章学习NLP基础知识1.1技术要求1.2将文本分成句子1.3将句子切分成单词——分词1.4词标注1.5词干提取1.6组合相似词——词形还原1.7删除停用词第2章玩转语法2.1技术要求2.2名词——复数名词和单数名词.获取依存句法2.4将句子拆分为从句2.5提取名词块2.6提取实体和关系2.7提取句子的主语和宾语2.8寻找引用——指代消解第3章表示文本——捕获语义3.1技术要求3.2将文档放入词袋中3.3构建n-gram模型3.4用TF-F表示文本3.5使用词嵌入3.6训练您自己的嵌入模型3.7表示短语——phrase2vec3.8使用BERT代替词嵌入3.9语义搜索入门第4章文本分类4.1技术要求4.2准备好数据集和评估基准4.3使用关键词执行基于规则的文本分类4.4使用K-means聚类句子——无监督文本分类4.5使用SVM进行有监督的文本分类4.6使用LSTM进行有监督的文本分类第5章信息提取入门5.1技术要求5.2使用正则表达式5.3寻找相似的字符串:Levenshtein距离5.4使用spaCy执行命名体识别5.5用spaCy训练您自己的NER模型5.6发现情感分析5.7使用LSTM的短文本情感分析:Twitter5.8使用BERT进行情感分析第6章主题建模6.1技术要求6.2使用sklearn进行LDA主题建模6.3使用gensim进行LDA主题建模6.4NMF主题建模6.5使用BERT进行K-means主题建模6.6短文本主题建模第7章构建聊天机器人7.1技术要求7.2使用关键字匹配构建一个基本的聊天机器人7.3构建一个基本的Rasa聊天机器人7.4使用Rasa创建问答对7.5使用Rasa创建和可视化对话路径7.6为Rasa聊天机器人创建作第8章可视化文本数据8.1技术要求8.2可视化依存句法8.3可视化词8.4可视化NER8.5构建词云8.6可视化主题附录附录AspaCy词标签列表附录BNLTK词标签列表附录C停用词列表附录DspaCy命名实体标签
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