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SparkNLP自然语言处理（影印版）

SparkNLP自然语言处理（影印版）
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作者: 著
出版社: 东南大学出版社
2021-07
版次: 1
ISBN: 9787564195113
定价: 132.00
装帧: 平装
开本: 16开
页数: 347页
分类: 计算机与互联网
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  • 如果你想构建一款使用自然语言文本的企业级应用，但不确定从哪里着手或者该使用什么工具，这本实用指南可以助你一臂之力。Wisecube首席数据科学家Alex Thomas向软件工程师和数据科学家们展示了如何使用深度学习和Apache Spark NLP库构建可扩展的自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）应用。
        通过具体的示例、实践和理论解释，以及在Spark处理框架上使用NLP进行的动手练习，本书将教授你从基本语言学和书写系统到情感分析和搜索引擎的一切。除此之外，你还将探究开发基于文本的应用时要特别注意的性能等问题。
        在本书的四个部分中，你将学习到NLP基础知识和基本构成要素，然后再深入研究应用和系统构建：
        基础：理解自然语言处理、Apache Stark上的NLP及深度学习的基础知识。
        基本构成要素：学习包括标记化、句子分割和命名实体识别在内的NLP应用构建技术，知晓其工作方式及工作原理。
        应用：探究构建你自己的NLP应用所涉及的设计、开发和实验过程。
        构建NLP系统：考虑生产和部署NLP模型的备选方案，包括支持哪些人类语言。 亚历克斯・托马斯是Wisecube的首席数据科学家。他将自然语言处理和机器学习运用于临床数据、身份数据、雇主和求职者数据以及如今的生化数据。Alex从09版本开始使用Apache Spark，在工作中也用过包括UIMA和OpenNLP在内的多种NLP库和框架。 Preface
    Part I.  Basics
      1. Getting Started
        Introduction
        Other Tools
        Setting Up Your Environment
          Prerequisites
          Starting Apache Spark
          Checking Out the Code
        Getting Familiar with Apache Spark
          Starting Apache Spark with Spark NLP
          Loading and Viewing Data in Apache Spark
        Hello World with Spark NLP
      2. Natural Language Basics
        What Is Natural Language?
          Origins of Language
          Spoken Language Versus Written Language
        Linguistics
          Phonetics and Phonology
          Morphology
          Syntax
          Semantics
        Sociolinguistics: Dialects, Registers, and Other Varieties
          Formality
          Context
        Pragmatics
          Roman ]akobson
          How To Use Pragmatics
        Writing Systems
          Origins
          Alphabets
          Abiads
          Abugidas
          Syllabaries
          Logographs
        Encodings
          ASCII
          Unicode
          UTF-8
        Exercises: Tokenizing
          Tokenize English
          Tokenize Greek
          Tokenize Ge\'ez (Amharic)
        Resources
      3. NLP on Apache Spark
        Parallelism, Concurrency, Distributing Computation
          Parallelization Before Apache Hadoop
          MapReduce and Apache Hadoop
          Apache Spark
        Architecture of Apache Spark
          Physical Architecture
          Logical Architecture
        Spark SQL and Spark MLlib
          Transformers
          Estimators and Models
          Evaluators
        NLP Libraries
          Functionality Libraries
          Annotation Libraries
          NLP in Other Libraries
        Spark NLP
          Annotation Library
          Stages
          Pretrained Pipelines
          Finisher
          Exercises: Build a Topic Model
          Resources
      4. Deep Learning Basics
        Gradient Descent
        Backpropagation
        Convolutional Neural Networks
          Filters
          Pooling
        Recurrent Neural Networks
          Backpropagation Through Time
          Elman Nets
          LSTMs
      Exercise 1
      Exercise 2
      Resources
     Part II.  Building Blocks
      5. Processing Words
      6. Information Retrieval
      7. Classification and Regression
      8. Sequence Modeling with Keras
      9. Information Extraction
      10. Topic Modeling
      11. Word Embeddings
    Part III.  Applications
      12. Sentiment Analysis and Emotion Detection
      13. Building Knowledqe Bases
      14. Search Engine
      15. Chatbot
      16. Object Character Recognition
    Part IV.  Building NLP Systems
      17. Supporting Multiple Languages
      18. Human Labeling
      19. Productionizing NLP Applications
    Glossary
    Index
  • 内容简介:
    如果你想构建一款使用自然语言文本的企业级应用，但不确定从哪里着手或者该使用什么工具，这本实用指南可以助你一臂之力。Wisecube首席数据科学家Alex Thomas向软件工程师和数据科学家们展示了如何使用深度学习和Apache Spark NLP库构建可扩展的自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）应用。
        通过具体的示例、实践和理论解释，以及在Spark处理框架上使用NLP进行的动手练习，本书将教授你从基本语言学和书写系统到情感分析和搜索引擎的一切。除此之外，你还将探究开发基于文本的应用时要特别注意的性能等问题。
        在本书的四个部分中，你将学习到NLP基础知识和基本构成要素，然后再深入研究应用和系统构建：
        基础：理解自然语言处理、Apache Stark上的NLP及深度学习的基础知识。
        基本构成要素：学习包括标记化、句子分割和命名实体识别在内的NLP应用构建技术，知晓其工作方式及工作原理。
        应用：探究构建你自己的NLP应用所涉及的设计、开发和实验过程。
        构建NLP系统：考虑生产和部署NLP模型的备选方案，包括支持哪些人类语言。
  • 作者简介:
    亚历克斯・托马斯是Wisecube的首席数据科学家。他将自然语言处理和机器学习运用于临床数据、身份数据、雇主和求职者数据以及如今的生化数据。Alex从09版本开始使用Apache Spark，在工作中也用过包括UIMA和OpenNLP在内的多种NLP库和框架。
  • 目录:
    Preface
    Part I.  Basics
      1. Getting Started
        Introduction
        Other Tools
        Setting Up Your Environment
          Prerequisites
          Starting Apache Spark
          Checking Out the Code
        Getting Familiar with Apache Spark
          Starting Apache Spark with Spark NLP
          Loading and Viewing Data in Apache Spark
        Hello World with Spark NLP
      2. Natural Language Basics
        What Is Natural Language?
          Origins of Language
          Spoken Language Versus Written Language
        Linguistics
          Phonetics and Phonology
          Morphology
          Syntax
          Semantics
        Sociolinguistics: Dialects, Registers, and Other Varieties
          Formality
          Context
        Pragmatics
          Roman ]akobson
          How To Use Pragmatics
        Writing Systems
          Origins
          Alphabets
          Abiads
          Abugidas
          Syllabaries
          Logographs
        Encodings
          ASCII
          Unicode
          UTF-8
        Exercises: Tokenizing
          Tokenize English
          Tokenize Greek
          Tokenize Ge\'ez (Amharic)
        Resources
      3. NLP on Apache Spark
        Parallelism, Concurrency, Distributing Computation
          Parallelization Before Apache Hadoop
          MapReduce and Apache Hadoop
          Apache Spark
        Architecture of Apache Spark
          Physical Architecture
          Logical Architecture
        Spark SQL and Spark MLlib
          Transformers
          Estimators and Models
          Evaluators
        NLP Libraries
          Functionality Libraries
          Annotation Libraries
          NLP in Other Libraries
        Spark NLP
          Annotation Library
          Stages
          Pretrained Pipelines
          Finisher
          Exercises: Build a Topic Model
          Resources
      4. Deep Learning Basics
        Gradient Descent
        Backpropagation
        Convolutional Neural Networks
          Filters
          Pooling
        Recurrent Neural Networks
          Backpropagation Through Time
          Elman Nets
          LSTMs
      Exercise 1
      Exercise 2
      Resources
     Part II.  Building Blocks
      5. Processing Words
      6. Information Retrieval
      7. Classification and Regression
      8. Sequence Modeling with Keras
      9. Information Extraction
      10. Topic Modeling
      11. Word Embeddings
    Part III.  Applications
      12. Sentiment Analysis and Emotion Detection
      13. Building Knowledqe Bases
      14. Search Engine
      15. Chatbot
      16. Object Character Recognition
    Part IV.  Building NLP Systems
      17. Supporting Multiple Languages
      18. Human Labeling
      19. Productionizing NLP Applications
    Glossary
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