Python自然语言处理入门与实战-戴程,张良均编
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Python自然语言处理入门与实战-戴程,张良均编
目录
第1章 导论
1.1 自然语言处理概述
1.1.1 发展历程
1.1.2 研究任务
1.1.3 自然语言处理与新闻传媒
1.2 自然语言处理工具
1.2.1 常见的自然语言处理工具
1.2.2 Python与自然语言处理
1.3 NLP的开发环境
1.3.1 Anaconda安装
1.3.2 Anaconda应用介绍
小结
课后习题
第2章 文本数据爬取
2.1 HTTP通信基础
2.1.1 熟悉HTTP请求方法与过程
2.1.2 熟悉常见HTTP状态码
2.1.3 熟悉HTTP头部信息
2.1.4 熟悉Cookie
2.2 静态网页爬取
2.2.1 实现HTTP请求
2.2.2 网页解析
2.2.3 数据存储
2.3 动态网页爬取
2.3.1 逆向分析爬取
2.3.2 使用Selenium库爬取
小结
课后习题
第3章 文本基础处理
3.1 语料库
3.1.1 语料库概述
3.1.2 语料库种类与原则
3.1.3 NLTK库
3.1.4 语料库的获取
3.1.5 语料库的构建与应用
3.2 分词与词性标注
3.2.1 中文分词简介
3.2.2 基于规则的分词
3.2.3 基于统计的分词
3.2.4 中文分词工具jieba库
3.2.5 词性标注简介
3.2.6 词性标注规范
3.2.7 jieba词性标注
3.3 命名实体识别
3.3.1 命名实体识别简介
3.3.2 CRF模型
3.3.3 命名实体识别流程
3.4 关键词提取
3.4.1 关键词提取技术简介
3.4.2 关键词提取算法
3.4.3 自动提取文本关键词
小结
课后习题
第4章 文本进阶处理
4.1 文本向量化
4.1.1 文本向量化简介
4.1.2 文本离散表示
4.1.3 分布式表示
4.1.4 Word2Vec词向量的训练
4.2 文本相似度计算
4.2.1 文本相似度的定义
4.2.2 文本的表示
4.2.3 常用文本相似度算法
4.3 文本分类与聚类
4.3.1 文本挖掘简介
4.3.2 文本分类常用算法
4.3.3 文本聚类常用算法
4.3.4 文本分类与聚类的步骤
4.3.5 新闻文本分类
4.3.6 新闻文本聚类
小结
课后习题
第5章 天问一号事件中的网民评论情感分析
5.1 业务背景与项目目标
5.1.1 业务背景
5.1.2 数据说明
5.1.3 分析目标
5.2 分析方法与过程
5.2.1 数据探索
5.2.2 文本预处理
5.2.3 绘制词云图
5.2.4 使用朴素贝叶斯构建情感分类模型
5.2.5 模型评估
5.2.6 模型优化
小结
课后习题
第6章 新闻文本分类
6.1 业务背景与项目目标
6.1.1 业务背景
6.1.2 数据说明
6.1.3 分析目标
6.2 分析方法与过程
6.2.1 数据采集
6.2.2 数据探索
6.2.3 文本预处理
6.2.4 SVM模型构建
6.2.5 模型评价
小结
课后习题
第7章 基于浏览记录的个性化新闻推荐
7.1 业务背景与项目目标
7.1.1 业务背景
7.1.2 数据说明
7.1.3 分析目标
……
1.1 自然语言处理概述
1.1.1 发展历程
1.1.2 研究任务
1.1.3 自然语言处理与新闻传媒
1.2 自然语言处理工具
1.2.1 常见的自然语言处理工具
1.2.2 Python与自然语言处理
1.3 NLP的开发环境
1.3.1 Anaconda安装
1.3.2 Anaconda应用介绍
小结
课后习题
第2章 文本数据爬取
2.1 HTTP通信基础
2.1.1 熟悉HTTP请求方法与过程
2.1.2 熟悉常见HTTP状态码
2.1.3 熟悉HTTP头部信息
2.1.4 熟悉Cookie
2.2 静态网页爬取
2.2.1 实现HTTP请求
2.2.2 网页解析
2.2.3 数据存储
2.3 动态网页爬取
2.3.1 逆向分析爬取
2.3.2 使用Selenium库爬取
小结
课后习题
第3章 文本基础处理
3.1 语料库
3.1.1 语料库概述
3.1.2 语料库种类与原则
3.1.3 NLTK库
3.1.4 语料库的获取
3.1.5 语料库的构建与应用
3.2 分词与词性标注
3.2.1 中文分词简介
3.2.2 基于规则的分词
3.2.3 基于统计的分词
3.2.4 中文分词工具jieba库
3.2.5 词性标注简介
3.2.6 词性标注规范
3.2.7 jieba词性标注
3.3 命名实体识别
3.3.1 命名实体识别简介
3.3.2 CRF模型
3.3.3 命名实体识别流程
3.4 关键词提取
3.4.1 关键词提取技术简介
3.4.2 关键词提取算法
3.4.3 自动提取文本关键词
小结
课后习题
第4章 文本进阶处理
4.1 文本向量化
4.1.1 文本向量化简介
4.1.2 文本离散表示
4.1.3 分布式表示
4.1.4 Word2Vec词向量的训练
4.2 文本相似度计算
4.2.1 文本相似度的定义
4.2.2 文本的表示
4.2.3 常用文本相似度算法
4.3 文本分类与聚类
4.3.1 文本挖掘简介
4.3.2 文本分类常用算法
4.3.3 文本聚类常用算法
4.3.4 文本分类与聚类的步骤
4.3.5 新闻文本分类
4.3.6 新闻文本聚类
小结
课后习题
第5章 天问一号事件中的网民评论情感分析
5.1 业务背景与项目目标
5.1.1 业务背景
5.1.2 数据说明
5.1.3 分析目标
5.2 分析方法与过程
5.2.1 数据探索
5.2.2 文本预处理
5.2.3 绘制词云图
5.2.4 使用朴素贝叶斯构建情感分类模型
5.2.5 模型评估
5.2.6 模型优化
小结
课后习题
第6章 新闻文本分类
6.1 业务背景与项目目标
6.1.1 业务背景
6.1.2 数据说明
6.1.3 分析目标
6.2 分析方法与过程
6.2.1 数据采集
6.2.2 数据探索
6.2.3 文本预处理
6.2.4 SVM模型构建
6.2.5 模型评价
小结
课后习题
第7章 基于浏览记录的个性化新闻推荐
7.1 业务背景与项目目标
7.1.1 业务背景
7.1.2 数据说明
7.1.3 分析目标
……
作者简介
张良均，高级信息系统项目管理师，泰迪杯全国大学生数据挖掘竞赛（www.tipdm.org）的发起人
华南师范大学、广东工业大学兼职教授，广东省工业与应用数学学会理事
兼有大型高科技企业和高校的工作经历，主要从事大数据挖掘及其应用的策划、研发及咨询培训
全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试继续教育和CDA数据分析师培训讲师
发表数据挖掘相关论文数二十余篇，已取得国家发明专利12项，主编图书《神经网络实用教程》、《数据挖掘:实用案例分析》、《MATLAB数据分析与挖掘实战》等9本畅销图书，主持并完成科技项目9项
获得SAS、SPSS数据挖掘认证及Hadoop开发工程师证书，具有电力、电信、银行、制造企业、电子商务和电子政务的项目经验和行业背景
华南师范大学、广东工业大学兼职教授，广东省工业与应用数学学会理事
兼有大型高科技企业和高校的工作经历，主要从事大数据挖掘及其应用的策划、研发及咨询培训
全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试继续教育和CDA数据分析师培训讲师
发表数据挖掘相关论文数二十余篇，已取得国家发明专利12项，主编图书《神经网络实用教程》、《数据挖掘:实用案例分析》、《MATLAB数据分析与挖掘实战》等9本畅销图书，主持并完成科技项目9项
获得SAS、SPSS数据挖掘认证及Hadoop开发工程师证书，具有电力、电信、银行、制造企业、电子商务和电子政务的项目经验和行业背景
主编推荐
1. 泰迪大数据套系 2. 随书附带Python源码，方便读者系统学习并动手实践 3. 技术与实例相结合，使读者深入学习自然语言处理在新闻方向的应用
内容简介
本书以自然语言处理常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍自然语言处理中的关键内容
全书共8章，内容包括导论、文本数据爬取、文本基础处理、文本进阶处理、天问一号事件中的网民评论情感分析、新闻文本分类、基于浏览记录的个性化新闻推荐，以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现新闻文本分类
本书各章均包含课后习题，其中前4章为选择题，后4章为操作题，可帮助读者通过练习和操作实践，巩固所学的内容
本书可作为高校数据科学、人工智能和新闻传播相关专业的教材，也可作为自然语言处理爱好者的自学用书
全书共8章，内容包括导论、文本数据爬取、文本基础处理、文本进阶处理、天问一号事件中的网民评论情感分析、新闻文本分类、基于浏览记录的个性化新闻推荐，以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现新闻文本分类
本书各章均包含课后习题，其中前4章为选择题，后4章为操作题，可帮助读者通过练习和操作实践，巩固所学的内容
本书可作为高校数据科学、人工智能和新闻传播相关专业的教材，也可作为自然语言处理爱好者的自学用书
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