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全新Python语言数据分析管新潮9787313248916
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上篇 语言数据分析基础章 语言数据结构1.1 一维数据结构1.1.1 单词列表1.1.2 术语列表1.1.3 句子列表1.1.4 段落列表1.1.5 语篇列表1.1.6 一维数据结构1.2 二维数据结构1.2.1 字典结构1.2.2 元组列表结构1.. 二维数据的遍历1.3 多维数据结构1.3.1 元组字典结构1.3.2 列表元组列表结构1.3.3 Brown语料库词标记训练集1.4 数据结构转换1.4.1 多连词的转换1.4.2 矩阵结构的转换1.4.3 spaCy列表到NLTK列表的转换第2章 语言数据清洗2.1 Python数据清洗方法2.1.1 无效字符清除方法2.1.2 字符判断方法2.1.3 替换方法2.1.4 标点符号清除方法2.1.5 停用词方法2.2 无效信息的清洗2.2.1 何为无效信息2.2.2 新闻文本的语言数据清洗2.. 中文动词的清洗. 有效信息的清洗..1 何为有效信息..2 英文动词词组的清洗.. 词形还原法..4 特征值清洗第3章 语言数据可视化3.1 数字结果可视化3.1.1 语篇词汇密度分布及其柱状图可视化3.1.2 作业分数统计及其正态分布拟合可视化3.1.3 语篇词长分布及其折线图可视化3.1.4 信息贡献度分布对比及其散点图可视化3.1.5 语篇长句界定及其句长分布可视化3.2 文字结果可视化3.2.1 词汇相似及其关矩阵可视化3.2.2 主题词凸显及其分布式可视化3.. 评价语句的相似及其聚类可视化3.2.4 语篇语义分析及其语义网络可视化第4章 数据分析可选方法4.1 Python+Excel应用4.1.1 长句文字内容和句长分布4.1.2 上下文关键词呈现4.1.3 多文本对比呈现4.1.4 过程prdndas数据结构呈现4.2 正则表达式方法4.2.1 概述4.2.2 案例1——首字母为元音的单词提取4.. 案例2——主题词L5R5搭配提取4.3 文本分类方法4.3.1 以关键词实现大文本分类4.3.2 以情感极实现小文本分类4.3.3 朴素贝叶斯分类法4.4 语言数据检验下篇 语言数据分析理论与应用第5章 短语学及其计算语言学方法5.1 短语学与计算语言学5.1.1 语料库与短语学5.1.2 计算语言学5.1.3 基于意义单位的研究5.1.4 短语学技术应用5.2 短语数据处理工具5.2.1 全额提取方法5.2.2 分类提取方法5.3 短语学分析路径5.3.1 学术文本模糊短语的弱化表述手段5.3.2 话语分析及其ngrms()短语数据清洗5.3.3 多词术语的结构语义消歧第6章 情感分析理论、方法与路径6.1 情感分析与接受度定位6.1.1 情感与情感分析6.1.2 国际关系领域6.1.3 市场营销领域6.1.4 教育领域6.1.5 应用与不足6.2 情感分析工具6.2.1 中文类工具6.2.2 英文类工具6.. 混合类工具——朴素贝叶斯分类法6.3 情感分析路径6.3.1 情感分析与传统民意调查比较6.3.2 基于文本情感分析的商品评价6.3.3 朴素贝叶斯分类法与情感分析6.3.4 择校行为影响因素与情感分类第7章 相似度量理论与应用7.1 相似度量与文本分析7.1.1 基于语义信息的相似7.1.2 三个层级的度量路径7.1.3 文本数据和知识库7.2 相似度量工具7.2.1 词汇相似度量7.2.2 句子相似度量7.. 语篇相似度量7.3 文本相似分析路径7.3.1 多译本相似度量7.3.2 著作权法/版权法概念copyright及其搭配的相似7.3.3 语料库的平衡问题第8章 语义分析与文本探究8.1 语义分析与相关模型8.1.1 语义迁移与分布式词向量8.1.2 语义主题词与信息贡献度8.1.3 语义关系与语义网8.1.4 文本语义与语义网络分析8.2 语义分析工具8.2.1 词向量(词嵌入)模型8.2.2 语义网资源8.. spaCy方法8.2.4 向量模型8.3 文本语义分析路径8.3.1 著作权法/版权法概念copyright词向量关联8.3.2 语义迁移描述与代码融合8.3.3 汉英法律语义检索词典构建第9章 主题建模与文本主题9.1 主题建模中的主题挖掘9.1.1 语料库主题概述9.1.2 主题建模方启示9.1.3 历时文本主题9.1.4 共时文本主题9.1.5 讨论与总结9.2 主题建模工具9.2.1 Gensim主题建模方法9.2.2 Sklearn主题建模方法9.. 中文主题模型方法9.3 主题建模实现路径……
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