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题名/责任者:

自然语言处理方法:使用Python基于机器学习和深度学习发掘文本数据/Akshay Kulkarni，Adarsha Shivananda著 王侃 ... [等] 译

出版发行项:

西安:西安电子科技大学出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-5606-6021-9/CNY48.00

载体形态项:

163页:图;23cm

统一题名:

Natural language processing recipes

其它题名:

使用Python基于机器学习和深度学习发掘文本数据

个人责任者:

库尔卡尼 (Kulkarni, Akshay) 著

个人责任者:

希瓦南达 (Shivananda, Adarsha) 著

个人次要责任者:

王侃 译

个人次要责任者:

苏智慧 译

个人次要责任者:

王良刚 译

学科主题:

自然语言处理-方法

学科主题:

软件工具-程序设计

中图法分类号:

TP391

中图法分类号:

TP311.561

一般附注:

高等学校规划教材

题名责任附注:

译者还有：苏智慧、王良刚、曹开臣

出版发行附注:

本书简体中文版专有翻译出版权由Apress公司授予西安电子科技大学出版社

相关题名附注:

英文题名取自封面

责任者附注:

责任者Kulkarni规范汉译姓: 库尔卡尼 ; 责任者Shivananda规范汉译姓: 希瓦南达

提要文摘附注:

本书共分为六章，第一章介绍了数据的收集和提取，包括从网页、PDF、Word、HTML、JSON等收集数据；第二章介绍了对文本数据的处理，包括形式转换、删除标点符号、拼写校正、词干提取和词形还原等；第三章介绍了文本特征的提取，采用的技术包括One Hot编码、统计向量化、N-grams，哈希向量化、共生矩阵等；第四章介绍了高级自然语言处理，包括文本相似度计算、词性标注、命名实体提取、主题提取、情感分析、语音和文本互转等；第五章介绍了自然语言处理的行业应用，如多类分类、文本总结、文档聚类、在搜索引擎中的应用等；第六章介绍了基于深度学习的自然语言处理，通过深度学习实现信息检索、文本分类和单词预测。

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