简介
本书内容包括自然语言处理概述、Python语言简述、Python数据类型、Python流程控制、Python函数、Python数据科学、Sklearn和NLTK、语料清洗、特征工程、中文分词、文本分类、文本聚类、评价指标、信息提取和情感分析。附录给出教学大纲。 本书采用基于Python语言的Sklearn平台和NLTK实现，便于学生更快地掌握自然语言处理的基本思想。实践是最好的学习方法，本书的所有程序都在Anaconda下调试和运行。本书配有源代码、教学课件、语料集、教学大纲、程序安装包、每章的视频讲解等资料。 本书内容精练、文字简洁、结构合理，实训题目经典实用、综合性强，面向初、中级读者，由“入门”起步，侧重“提高”。特别适合作为高等院校自然语言处理和机器学习入门的本科或研究生教材或参考书，也可以供从事人工智能等工作的技术人员应用参考。
编辑推荐
1、本书使用Python 3版本的数据分析，如数据分析基础工具的Numpy、数据可视化工具的Matplotlib和Seaborn、数据处理工具的Pandas、数据统计工具的Scipy、机器学习工具的Sklearn以及自然语言处理的相关库。 2、本书代码采用基于Python的各类库实现，全部程序都通过上机调试和运行。在讲解基本理论的基础上加强动手实践能力的培养，让学生在操作中学会Python编程。 3、本书针对机器学习、数据分析、Python相关技术和自然语言处理的初、中级读者，从零开始逐行讲解代码，使其熟悉并实现自然语言处理的基本内容。 4、本书逻辑严谨，内容精练，文字简洁，通俗易懂，实训题目经典实用，综合性强。 5、本书配套资源，读者可登录清华大学出版社官网或扫描书中二维码获取。
更多出版物信息
- 版权： 清华大学出版社
- 出版： 2021-11-01
- 更新： 2023-06-07
- 书号：9787302590699
- 中图：TP391;TP311.561
- 学科：工学控制科学与工程工学计算机科学与技术工学软件工程
