| | | | Python文本分析 （印度）迪潘揚·薩卡爾（Dipanjan Sarkar） 數 | | 該商品所屬分類：圖書 -> 機械工業出版社 | | 【市場價】 | 608-880元 | | 【優惠價】 | 380-550元 | | 【作者】 | 迪潘揚·薩卡爾闫龍川 | | 【出版社】 | 機械工業出版社 | | 【ISBN】 | 9787111593249 | | 【折扣說明】 | 一次購物滿999元台幣免運費+贈品
一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品
一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品
一次購物滿4000元台幣88折+免運費+贈品
| | 【本期贈品】 | ①優質無紡布環保袋，做工棒！②品牌簽字筆 ③品牌手帕紙巾
|
|
| 版本 | 正版全新電子版PDF檔 | | 您已选择： | 正版全新 | 溫馨提示：如果有多種選項，請先選擇再點擊加入購物車。*. 電子圖書價格是0.69折，例如了得網價格是100元，電子書pdf的價格則是69元。
*. 購買電子書不支持貨到付款，購買時選擇atm或者超商、PayPal付款。付款後1-24小時內通過郵件傳輸給您。
*. 如果收到的電子書不滿意，可以聯絡我們退款。謝謝。 | | | |
| | 內容介紹 | |
店鋪：機械工業出版社官方旗艦店 出版社：機械工業出版社 ISBN：9787111593249 商品編碼：10029323569768 品牌：機械工業出版社（CMP） 出版時間：2018-03-01 頁數：200 字數：350000 審圖號：9787111593249 作者：迪潘揚·薩卡爾,闫龍川
" 
商品參數
| 商品基本信息 | | 商品名稱： | Python文本分析 | | 作者： | ［印度］迪潘簡·撒卡爾 | | 市場價： | 79.00 | | ISBN號： | 9787111593249 | | 版次： | 1-1 | | 出版日期： | | | 頁數： | 273 | | 字數： | 350 | | 出版社： | 機械工業出版社 |
內容介紹
| 內容簡介 | 本書遵循結構化和綜合性的方法，介紹了文本和語言語法、結構和語義的基礎概念和*級概念。從自然語言和Python的基礎開始，進而學習先進的分析理念和機器學習概念。全面提供了自然語言處理（NLP）和文本分析的主要概念和技術。包含了豐富的真實案例實現技術，例如構建分類新聞文章的文本分類繫統,使用主題建模和文本摘要分析app或遊戲評論,進行熱門電影概要的聚類分析和電影評論的情感分析。介紹了基於Python和流行NLP開源庫和文本分析實用工具，如自然語言工具包（nltk）、gensim、scikit-learn、spaCy和Pattern。
|
目錄
| 目錄 | 目錄
譯者序
前言
*1章自然語言基礎
1.1自然語言
1.1.1什麼是自然語言
1.1.2語言哲學
1.1.3語言習得和用法
1.2語言學
1.3語言句法和結構
1.3.1詞
1.3.2短語
1.3.3從句
1.3.4語法
1.3.5語序類型學
1.4語言語義
1.4.1詞彙語義關繫
1.4.2語義網絡和模型
1.4.3語義表示
1.5文本語料庫
1.5.1文本語料庫標注及使用
1.5.2熱門的語料庫
1.5.3訪問文本語料庫
1.6自然語言處理
1.6.1機器翻譯
1.6.2語音識別繫統
1.6.3問答繫統
1.6.4語境識別與消解
1.6.5文本摘要
1.6.6文本分類
1.7文本分析
1.8小結
*2章Python語言回顧
2.1了解Python
2.1.1Python之禪
2.1.2應用：何時使用Python
2.1.3缺點：何時不用Python
2.1.4Python實現和版本
2.2安裝和設置
2.2.1用哪個Python版本
2.2.2用哪個操作繫統
2.2.3集成開發環境
2.2.4環境設置
2.2.5虛擬環境
2.3Python句法和結構
2.4數據結構和類型
2.4.1數值類型
2.4.2字符串
2.4.3列表
2.4.4集合
2.4.5字典
2.組
2.4.7文件
2.4.8雜項
2.5控制代碼流
2.5.1條件結構
2.5.2循環結構
2.5.3處理異常
2.6函數編程
2.6.1函數
2.6.2遞歸函數
2.6.3匿名函數
2.6.4迭代器
2.6.5分析器
2.6.6生成器
2.6.7itertools和functools模塊
2.7類
2.8使用文本
2.8.1字符串文字
2.8.2字符串操作和方法
2.9文本分析框架
2.10小結
第3章處理和理解文本
3.1文本切分
3.1.1句子切分
3.1.2詞語切分
3.2文本規範化
3.2.1文本清洗
3.2.2文本切分
3.2.3刪除特殊字符
3.2.4擴展縮寫詞
3.2.5大小寫轉換
3.2.6刪除停用詞
3.2.7詞語校正
3.2.8詞干提取
3.2.9詞形還原
3.3理解文本句法和結構
3.3.1安裝必要的依賴項
3.3.2機器學習重要概念
3.3.3詞性標注
3.3.4淺層分析
3.3.5基於依存關繫的分析
3.3.6基於成分結構的分析
3.4小結
第4章文本分類
4.1什麼是文本分類
4.2自動文本分類
4.3文本分類的藍圖
4.4文本規範化處理
4.5特征提取
4.5.1詞袋模型
4.5.2TF*IDF模型
4.5.3*級詞向量模型
4.6分類算法
4.6.1多項式樸素貝葉斯
4.6.2支持向量機
4.7評估分類模型
4.8建立一個多類分類繫統
4.9應用
4.10小結
第5章文本摘要
5.1文本摘要和信息提取
5.2重要概念
5.2.1文檔
5.2.2文本規範化
5.2.3特征提取
5.2.4特征矩陣
5.2.5奇異值分解
5.3文本規範化
5.4特征提取
5.5關鍵短語提取
5.5.1搭配
5.5.2基於權重標簽的短語提取
5.6主題建模
5.6.1隱含語義索引
5.6.2隱含Dirichlet分布
5.6.3非負矩陣分解
5.6.4從產品評論中提取主題
5.7自動文檔摘要
5.7.1隱含語義分析
5.7.2TextRank算法
5.7.3生成產品說明摘要
5.8小結
第6章文本相似度和聚類
6.1重要概念
6.1.1信息檢索
6.1.2特征工程
6.1.3相似度測量
6.1.4無監督的機器學習算法
6.2文本規範化
6.3特征提取
6.4文本相似度
6.5詞項相似度分析
6.5.1漢明距離
6.5.2曼哈頓距離
6.5.3歐幾裡得距離
6.5.4萊文斯坦編輯距離
6.5.5餘弦距離和相似度
6.6文檔相似度分析
6.6.1餘弦相似度
6.6.2海靈格-巴塔恰亞距離
6.6.3Okapi BM25排名
6.7文檔聚類
6.8*佳影片聚類分析
6.8.1k*means聚類
6.8.2近鄰傳播聚類
6.8.3沃德凝聚層次聚類
6.9小結
第7章語義與情感分析
7.1語義分析
7.2探索WordNet
7.2.1理解同義詞集
7.2.2分析詞彙的語義關繫
7.3詞義消歧
7.4命名實體識別
7.5分析語義表征
7.5.1命題邏輯
7.5.2一階邏輯
7.6情感分析
7.7IMDb電影評論的情感分析
7.7.1安裝依賴程序包
7.7.2準備數據集
7.7.3有監督的機器學習技術
7.7.4無監督的詞典技術
7.7.5模型性能比較
7.8小結
|
" | | |
| | | | |
|
