自然语言处理原理与实战
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作者编者:陈敬雷|责编:赵凯//李晔
出版社清华大学
ISBN9787302632726
出版时间2023-11
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定价99元
货号31903000
上书时间2024-08-11
商品详情
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目录
第1章 自然语言处理技术概述
1.1 自然语言处理介绍
1.1.1 自然语言处理的定义及其在实际工作中的定位
1.1.2 自然语言处理的经典应用场景
1.2 自然语言处理的技能要求和职业发展路径
1.2.1 大数据部门组织架构和自然语言处理职位所处位置
1.2.2 自然语言处理的职位介绍和技能要求
1.2.3 自然语言处理的职业生涯规划和发展路径
1.2.4 自然语言处理的市场平均薪资水平
第2章 中文分词
2.1 中文分词原理
2.2 规则分词
2.2.1 正向最大匹配法
2.2.2 逆向最大匹配法
2.2.3 双向最大匹配法
2.3 机器学习统计分词
2.3.1 隐马尔可夫模型分词
2.3.2 感知器分词
2.3.3 CRF分词
2.4 分词工具实战
2.4.1 CRF++工具包实战
2.4.2 Python的Jieba分词
2.4.3 Java的HanLP分词
2.4.4 Java的IK分词
2.4.5 Java的mmseg4j分词
第3章 词性标注
3.1 词性标注原理
3.1.1 词性介绍
3.1.2 HMM词性标注
3.1.3 感知器词性标注
3.1.4 CRF词性标注
3.2 词性标注工具实战
3.2.1 Python的Jieba词性标注
3.2.2 Java的HanLP词性标注
第4章 命名实体识别
4.1 命名实体识别原理
4.2 基于HMM角色标注的命名实体识别
4.2.1 中国人名识别
4.2.2 地名识别
4.2.3 机构公司名识别
4.3 基于线性模型的命名实体识别
4.3.1 感知器命名实体识别
4.3.2 CRF命名实体识别
第5章 依存句法分析
5.1 依存句法分析原理
5.2 HanLP基于神经网络依存句法分析器
第6章 语义角色标注
6.1 语义角色标注原理
6.2 语义角色标注的设计框架
6.2.1 生成语义生成树
内容摘要
本书从自然语言处理基础开始,逐步深入各种自然语言处理的热点前沿技术,使用了Java和Python两门语言精心编排了大量代码实例,契合公司实际工作场景技
能,侧重实战。
全书共19章,详细讲解中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、
语义角色标注、文本相似度算法、语义相似度计算等内容,同时提供配套完整实战项目,例如对话机器人实战、搜索引擎项目实战、推荐算法系统实战。
本书理论联系实践,深入浅出,知识点全面。通过阅读本书,读者不仅可以理解自然语言处理知识,还能通过实战项目案例更好地将理论融入实际工作中。
本书适合自然语言处理的初学者阅读,有一定经验的算法工程师也可从书中获取很多有价值的知识,并通过实战项目更好地理解自然语言处理的核心内容。
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