基于Python的智能文本分析

基于Python的智能文本分析
分享
扫描下方二维码分享到微信
打开微信,点击右上角”+“,
使用”扫一扫“即可将网页分享到朋友圈。
作者: , , , ,
2019-12
版次: 1
ISBN: 9787519838294
定价: 88.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 328页
21人买过
  •   
    ·预处理并将文本向量化成高维特征表示。 
    ·执行文档分类和主题建模。 
    ·通过可视化诊断指导模型选择过程。 
    ·提取关键短语、命名实体和图结构,实现文本数据推断。 
    ·建立对话框架,实现聊天机器人和语言驱动交互。 
    ·用Spark扩展处理能力,用神经网络实现对更复杂模型的支持。 

      
    Benjamin Bengfort是一位专门研究分布式系统、机器学习及其他相关技术的计算机科学家。 
    Rebecca Bilbro是一名数据科学家和Python程序员,致力于研究机器学习工作流的可视化诊断。 
    Tony Ojeda是District Data Labs的创始人和CEO,专注于商业策略应用分析、优化、预测服务,以及开源工具使用课程。 
      
      
    译者介绍 
      
    陈光,北京邮电大学副教授,主要研究方向为机器学习和自然语言处理。 

    前言 1 
    第1章 语言与计算 13 
    数据科学范式 14 
    语言感知数据产品 .16 
    语言即数据 21 
    小结 .29 
    第 2 章 构建自定义语料库 31 
    语料库是什么? .32 
    语料库数据管理 .35 
    语料库读取器 39 
    小结 .49 
    第3章 语料库预处理与处置 50 
    分解文档.50 
    语料库的转换 60 
    小结 .67 
    第4章 文本向量化和转换流水线 68 
    空间中的词 69 
    Scikit-Learn API .81 
    流水线 .88 
    小结 .93 
    第5章 面向文本分析的文本分类 95 
    文本分类.96 
    构建文本分类应用 .99 
    小结 .110 
    第6章 文本相似性聚类 . 112 
    文本上的无监督学习 112 
    文档相似性聚类 .114 
    文档主题建模 127 
    小结 .139 
    第7章 上下文感知文本分析 140 
    基于语法的特征提取 141 
    n-Gram特征提取 147 
    n-Gram语言模型 155 
    小结 .165 
    第8章 文本可视化 166 
    可视化特征空间 .167 
    模型诊断.185 
    可视化操纵 193 
    小结 .196 
    第9章 文本的图分析 .198 
    图计算与分析 200 
    从文本中抽取图 .204 
    实体解析.216 
    小结 .221 
    第10章 聊天机器人 223 
    对话基础.224 
    礼貌对话规则 231 
    有趣的问题 239 
    学习帮助.250 
    小结 .257 
    第11章 利用多处理和Spark扩展文本分析259 
    Python多处理 .260 
    Spark集群计算 271 
    小结 .289 
    第12章 深度学习与未来 .291 
    应用神经网络 292 
    神经网络语言模型 .292 
    情感分析.303 
    未来(几乎)已来 .309 
    词汇表  311 

  • 内容简介:
      
    ·预处理并将文本向量化成高维特征表示。 
    ·执行文档分类和主题建模。 
    ·通过可视化诊断指导模型选择过程。 
    ·提取关键短语、命名实体和图结构,实现文本数据推断。 
    ·建立对话框架,实现聊天机器人和语言驱动交互。 
    ·用Spark扩展处理能力,用神经网络实现对更复杂模型的支持。 

  • 作者简介:
      
    Benjamin Bengfort是一位专门研究分布式系统、机器学习及其他相关技术的计算机科学家。 
    Rebecca Bilbro是一名数据科学家和Python程序员,致力于研究机器学习工作流的可视化诊断。 
    Tony Ojeda是District Data Labs的创始人和CEO,专注于商业策略应用分析、优化、预测服务,以及开源工具使用课程。 
      
      
    译者介绍 
      
    陈光,北京邮电大学副教授,主要研究方向为机器学习和自然语言处理。 

  • 目录:
    前言 1 
    第1章 语言与计算 13 
    数据科学范式 14 
    语言感知数据产品 .16 
    语言即数据 21 
    小结 .29 
    第 2 章 构建自定义语料库 31 
    语料库是什么? .32 
    语料库数据管理 .35 
    语料库读取器 39 
    小结 .49 
    第3章 语料库预处理与处置 50 
    分解文档.50 
    语料库的转换 60 
    小结 .67 
    第4章 文本向量化和转换流水线 68 
    空间中的词 69 
    Scikit-Learn API .81 
    流水线 .88 
    小结 .93 
    第5章 面向文本分析的文本分类 95 
    文本分类.96 
    构建文本分类应用 .99 
    小结 .110 
    第6章 文本相似性聚类 . 112 
    文本上的无监督学习 112 
    文档相似性聚类 .114 
    文档主题建模 127 
    小结 .139 
    第7章 上下文感知文本分析 140 
    基于语法的特征提取 141 
    n-Gram特征提取 147 
    n-Gram语言模型 155 
    小结 .165 
    第8章 文本可视化 166 
    可视化特征空间 .167 
    模型诊断.185 
    可视化操纵 193 
    小结 .196 
    第9章 文本的图分析 .198 
    图计算与分析 200 
    从文本中抽取图 .204 
    实体解析.216 
    小结 .221 
    第10章 聊天机器人 223 
    对话基础.224 
    礼貌对话规则 231 
    有趣的问题 239 
    学习帮助.250 
    小结 .257 
    第11章 利用多处理和Spark扩展文本分析259 
    Python多处理 .260 
    Spark集群计算 271 
    小结 .289 
    第12章 深度学习与未来 .291 
    应用神经网络 292 
    神经网络语言模型 .292 
    情感分析.303 
    未来(几乎)已来 .309 
    词汇表  311 

查看详情
您可能感兴趣 / 更多
基于Python的智能文本分析
Riemann曲面的模空间(影印版)
Benson Farb;Richard
基于Python的智能文本分析
摄影测量基础及GIS应用(第四版)
Benjamin E. Wilkinson 著;胡海彦 译;Paul R. Wolf;Bon A. Dewitt
基于Python的智能文本分析
道路工程BIM设计指南CNCCBIMOpenRoads入门与实践
Bentley软件有限公司(北京) 著
基于Python的智能文本分析
法国当代政治.经济与社会
Benjamin Lancar;史烨婷
基于Python的智能文本分析
基于学习的自适应控制:理论及应用
Benosman 著;[美]穆哈辛·本奥斯曼、Mouhacine、樊慧津 刘兵 黄心汉 译
基于Python的智能文本分析
美国专利申请撰写及审查处理策略(第二版)
Benjamin H. Hauptman(本杰明.霍普曼)
基于Python的智能文本分析
太阳能储能
Bent Sorensen 原著;王为术
基于Python的智能文本分析
A Student’s Guide to Bayesian Statistics
Ben Lambert
基于Python的智能文本分析
Engaged Urbanism:Cities and Methodologies
Ben Campkin and Ger Duijzings(Eds)
基于Python的智能文本分析
TheAutobiographyandOtherWritings
Benjamin Franklin、L. Jesse Lemisch、Carla Mulford、Walter Isaacson 著
基于Python的智能文本分析
The American Builder's Companion
Benjamin, Asher
基于Python的智能文本分析
Crazy:Roman
Benjamin Lebert