自然语言处理Python进阶
作者： 克里希纳
出版社：机械工业出版社 2019年02月
简介：
第1章教你使用内置的NLTK语料库和频率分布。我们还将学习什么是WordNet，并探索其特点和用法。
第2章演示如何从各种格式的数据源中提取文本。我们还将学习如何从网络源提取原始文本。*后，我们将从这些异构数据源中对原始文本进行规范并构建语料库。
第3章介绍一些关键的预处理步骤，如分词、词干提取、词形还原和编辑距离。
第4章介绍正则表达式，它是*基本、*简单、*重要和*强大的工具之一。在本章中，你将学习模式匹配的概念，它是文本分析的一种方式，基于此概念，没有比正则表达式更方便的工具了。
第5章将学习如何使用和编写自己的词性标注器和文法规则。词性标注是进一步句法分析的基础，而通过使用词性标记和组块标记可以产生或改进文法规则。
第6章帮助你了解如何使用内置分块器以及训练或编写自己的分块器，即依存句法分析器。在本章中，你将学习评估自己训练的模型。
第7章介绍信息抽取和文本分类，告诉你关于命名实体识别的更多信息。我们将使用内置的命名实体识别工具，并使用字典创建自己的命名实体。我们将学会使用内置的文本分类算法和一些简单的应用实例。
第8章介绍高阶自然语言处理方法，该方法将目前为止你所学的所有课程结合到一起，并创建应对你现实生活中各种问题的适用方法。我们将介绍诸如文本相似度、摘要、情感分析、回指消解等任务。
第9章介绍深度学习应用于自然语言处理所必需的各种基本原理，例如利用卷积神经网络（CNN）和长短型记忆网络（LSTM）进行邮件分类、情感分类等，*后在低维空间中可视化高维词汇。
第10章描述如何利用深度学习解决*前沿的问题，包括文本自动生成、情景数据问答，预测下一个*词的语言模型以及生成式聊天机器人的开发。
