自然语言处理从入门到实战
为了帮助广大爱好自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）技术的读者朋友入门此领域，《自然语言处理从入门到实战》阐述了自然语言处理概况、领域应用、相关处理工具包、相关的机器学习及深度学习模型、文本预处理及文本表征等基础知识，以及具体的自然语言处理任务，包括文本分类、关系抽取、知识图谱、文本摘要、序列标注、机器翻译和聊天系统，同时介绍了自然语言处理技术在学术界以及工业界的发展、应用现状，并为读者们提供了部分面试参考题目。
《自然语言处理从入门到实战》适合有一定的编程及机器学习基础，想入门自然语言处理，以及想系统了解或准备求职自然语言处理初级岗位的读者阅读。
胡盼盼自然语言处理工程师，斯特拉斯堡大学计算机语言学硕士，曾任法国科学院（CNRS，CentreNationaldelaRechercheScientifique）算法研究员，负责过医疗知识图谱、聊天机器人、智能律师系统、文本生成系统等企业级核心项目。
自然语言处理从入门到实战
01视觉惯性SLAM：理论与源码…
01视觉惯性SLAM：理论与源码解析02Web渗透测试技术
02Web渗透测试技术03MySQL数据库基础与实战应…
03MySQL数据库基础与实战应用04ReactHooks开发实战
04ReactHooks开发实战05Java图解创意编程：从菜鸟…
05Java图解创意编程：从菜鸟到互联…06动手学推荐系统：基于PyT…
06动手学推荐系统：基于PyTorch的…07区域性银行数字化转型：方…
07区域性银行数字化转型：方法论与…08DevOps落地与转型：提升研…
08DevOps落地与转型：提升研发效能…09数字化转型模式与创新：从…
09数字化转型模式与创新：从数字化…10ANSYSWorkbench结构有限…
10ANSYSWorkbench结构有限元分析…自然语言处理从入门到实战
目录第一部分了解自然语言处理
第1章自然语言处理初探11自然语言处理概述111自然语言处理早期发展史112新世纪的里程碑事件12自然语言处理的挑战121词义消歧122指代消解123上下文理解124语义与语用的不对等13自然语言处理的应用领域131医疗132教育133媒体134金融135法律14自然语言处理的常见工具141基础任务工具包142科学计算及机器学习框架143深度学习框架本章小结思考题第二部分自然语言处理核心技术
第2章自然语言处理与机器学习21逻辑回归211逻辑回归基本原理212逻辑回归在实践中的注意要点213逻辑回归的优势与不足22朴素贝叶斯221朴素贝叶斯基本原理222朴素贝叶斯的类型223朴素贝叶斯的优势与不足23Kmeans算法231Kmeans算法基本原理232Kmeans算法实践233Kmeans算法的优势与不足24决策树241决策树的属性划分242随机森林的基本原理243随机森林在应用中的注意细节25主成分分析251梯度上升法解PCA252协方差矩阵解PCA253实战PCA本章小结思考题
第3章自然语言处理与神经网络31神经网络初探311神经元结构312常见的激活函数313误差反向传播算法32常见的神经网络结构321多层感知机322循环神经网络的基本原理323卷积神经网络的基本原理324神经网络的优势与不足33神经网络算法的改进与提升331防止过拟合的方法332训练速度与精度的提高方法333注意力机制本章小结思考题第三部分自然语言处理基本任务
第4章文本预处理41文本预处理的基础项目411文本规范化412语义分析413分词414文本纠错42关键词提取421基于特征统计422基于主题模型423基于图模型43数据不平衡的处理431常见方法432数据不平衡问题实战本章小结思考题
第5章文本的表示技术51词袋模型511基于频次的词袋模型512基于TFIDF的词袋模型513相关工具的使用52Word2Vec词向量521Word2Vec的基本原理522Word2Vec模型细节及代码演示523应用工具训练Word2Vec53改进后的词表征531GloVe模型532FastText模型533ELMo模型54句向量541基于词向量的平均542沿用Word2Vec思想543有监督方式本章小结思考题
第6章序列标注61序列标注基础611序列标注的应用场景612基线方式613序列标注任务的难点62基于概率图的模型621隐马尔科夫模型（HMM）622最大熵马尔科夫模型（MEMM）623条件随机场模型（CRF）624天气预测实例63基于深度学习的方式631数据表征形式632序列处理模型本章小结思考题
第7章关系抽取71关系抽取基础711关系抽取概述712关系抽取的主要方法713深度学习与关系抽取714强化学习与关系抽取72基于半监督的关系抽取模式：Snowball系统721Patterns及Tuples的生成722Patterns及Tuples的评估723Snowball的实现细节73关系抽取工具——DeepDive731DeepDive概述732DeepDive工作流程733概率推断与因子图本章小结思考题第四部分自然语言处理高级任务
第8章知识图谱81知识图谱基本概念811从语义网络到知识图谱812知识的结构化、存储及查询813几个开源的知识图谱82知识图谱的关键构建技术821本体匹配822实体链接823知识推理83知识图谱应用831反欺诈832个性化推荐833知识库问答本章小结思考题
第9章文本分类91文本分类的常见方法911机器学习912模型融合913深度学习92文本分类的不同应用场景921二分类922多分类923多标签多分类93案例：搭建一款新闻主题分类器931数据预处理932训练与预测933改进本章小结思考题
第10章文本摘要101抽取式摘要1011传统方法1012基于深度学习的方法1013抽取式摘要的训练数据问题102生成式摘要1021基础模型1022前沿模型中的技巧1023强化学习与生成式摘要103案例：搭建网球新闻摘要生成器1031基于词频统计的摘要生成器1032基于图模型的摘要生成器1033结果分析本章小结思考题
第11章机器翻译111传统机器翻译1111源起1112基于规则1113基于大规模语料112统计机器翻译1121相关流派1122基于信源信道的统计机器翻译1123案例：外星语的翻译实战113神经机器翻译1131基本原理1132改进机制1133前沿与挑战本章小结思考题
第12章聊天系统121聊天系统的类型1211闲聊式机器人1212知识问答型机器人1213任务型聊天机器人122聊天系统的关键技术1221检索技术1222意图识别和词槽填充1223对话管理1224强化学习与多轮对话123案例：闲聊机器人实战1231技术概要1232基本配置及数据预处理1233闲聊机器人模型的搭建1234模型训练、预测以及优化本章小结思考题第五部分自然语言处理求职
第13章自然语言处理技术的现在、未来及择业131自然语言处理组织及人才需求介绍1311学术界1312工业界1313人才需求现状132未来与自然语言处理1321自然语言处理热点技术方向1322自然语言处理的应用畅想1323自然语言处理带来的行业冲击133面试题1331数据结构与算法1332数学基础1333机器学习与深度学习1334自然语言处理专业1335实际问题解决及技术领域见解本章小结思考题
附录A思考题参考答案
附录B面试题答案目录
第一部分了解自然语言处理
第1章自然语言处理初探11自然语言处理概述111自然语言处理早期发展史112新世纪的里程碑事件12自然语言处理的挑战121词义消歧122指代消解123上下文理解124语义与语用的不对等13自然语言处理的应用领域131医疗132教育133媒体134金融135法律14自然语言处理的常见工具141基础任务工具包142科学计算及机器学习框架143深度学习框架本章小结思考题第二部分自然语言处理核心技术
第2章自然语言处理与机器学习21逻辑回归211逻辑回归基本原理212逻辑回归在实践中的注意要点213逻辑回归的优势与不足22朴素贝叶斯221朴素贝叶斯基本原理222朴素贝叶斯的类型223朴素贝叶斯的优势与不足23Kmeans算法231Kmeans算法基本原理232Kmeans算法实践233Kmeans算法的优势与不足24决策树241决策树的属性划分242随机森林的基本原理243随机森林在应用中的注意细节25主成分分析251梯度上升法解PCA252协方差矩阵解PCA253实战PCA本章小结思考题
第3章自然语言处理与神经网络31神经网络初探311神经元结构312常见的激活函数313误差反向传播算法32常见的神经网络结构321多层感知机322循环神经网络的基本原理323卷积神经网络的基本原理324神经网络的优势与不足33神经网络算法的改进与提升331防止过拟合的方法332训练速度与精度的提高方法333注意力机制本章小结思考题第三部分自然语言处理基本任务
第4章文本预处理41文本预处理的基础项目411文本规范化412语义分析413分词414文本纠错42关键词提取421基于特征统计422基于主题模型423基于图模型43数据不平衡的处理431常见方法432数据不平衡问题实战本章小结思考题
第5章文本的表示技术51词袋模型511基于频次的词袋模型512基于TFIDF的词袋模型513相关工具的使用52Word2Vec词向量521Word2Vec的基本原理522Word2Vec模型细节及代码演示523应用工具训练Word2Vec53改进后的词表征531GloVe模型532FastText模型533ELMo模型54句向量541基于词向量的平均542沿用Word2Vec思想543有监督方式本章小结思考题
第6章序列标注61序列标注基础611序列标注的应用场景612基线方式613序列标注任务的难点62基于概率图的模型621隐马尔科夫模型（HMM）622最大熵马尔科夫模型（MEMM）623条件随机场模型（CRF）624天气预测实例63基于深度学习的方式631数据表征形式632序列处理模型本章小结思考题
第7章关系抽取71关系抽取基础711关系抽取概述712关系抽取的主要方法713深度学习与关系抽取714强化学习与关系抽取72基于半监督的关系抽取模式：Snowball系统721Patterns及Tuples的生成722Patterns及Tuples的评估723Snowball的实现细节73关系抽取工具——DeepDive731DeepDive概述732DeepDive工作流程733概率推断与因子图本章小结思考题第四部分自然语言处理高级任务
第8章知识图谱81知识图谱基本概念811从语义网络到知识图谱812知识的结构化、存储及查询813几个开源的知识图谱82知识图谱的关键构建技术821本体匹配822实体链接823知识推理83知识图谱应用831反欺诈832个性化推荐833知识库问答本章小结思考题
第9章文本分类91文本分类的常见方法911机器学习912模型融合913深度学习92文本分类的不同应用场景921二分类922多分类923多标签多分类93案例：搭建一款新闻主题分类器931数据预处理932训练与预测933改进本章小结思考题
第10章文本摘要101抽取式摘要1011传统方法1012基于深度学习的方法1013抽取式摘要的训练数据问题102生成式摘要1021基础模型1022前沿模型中的技巧1023强化学习与生成式摘要103案例：搭建网球新闻摘要生成器1031基于词频统计的摘要生成器1032基于图模型的摘要生成器1033结果分析本章小结思考题
第11章机器翻译111传统机器翻译1111源起1112基于规则1113基于大规模语料112统计机器翻译1121相关流派1122基于信源信道的统计机器翻译1123案例：外星语的翻译实战113神经机器翻译1131基本原理1132改进机制1133前沿与挑战本章小结思考题
第12章聊天系统121聊天系统的类型1211闲聊式机器人1212知识问答型机器人1213任务型聊天机器人122聊天系统的关键技术1221检索技术1222意图识别和词槽填充1223对话管理1224强化学习与多轮对话123案例：闲聊机器人实战1231技术概要1232基本配置及数据预处理1233闲聊机器人模型的搭建1234模型训练、预测以及优化本章小结思考题第五部分自然语言处理求职
第13章自然语言处理技术的现在、未来及择业131自然语言处理组织及人才需求介绍1311学术界1312工业界1313人才需求现状132未来与自然语言处理1321自然语言处理热点技术方向1322自然语言处理的应用畅想1323自然语言处理带来的行业冲击133面试题1331数据结构与算法1332数学基础1333机器学习与深度学习1334自然语言处理专业1335实际问题解决及技术领域见解本章小结思考题
附录A思考题参考答案
附录B面试题答案
自然语言处理入门 pdf 下载
《自然语言处理技术入门与实战》主要从语义模型详解、自然语言处理系统基础算法和系统案例实战三个方面，介绍了自然语言处理中相关的一些技术。对于每一个算法又分别从应用原理、数学原理、代码实现，以及对当前方法的思考四个方面进行讲解。《自然语言处理技术入门与实战》面向的读者为有志于从事自然语言处理相关工作的在校学生、企事业单位工作人员等人群。本书的结构是由浅入深地进行相关内容的介绍，以满足不同层次读者的学习需求。下载链接：e.jd.com/30405596.ht…
《PYTHON自然语言处理(中文版)》【PDF】
内容简介
自然语言处理（naturallanguageprocessing，nlp）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能够实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及所有用计算机对自然语言进行的操作。
《python自然语言处理》是自然语言处理领域的一本实用入门指南，旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言。本书基于python编程语言以及一个名为nltk的自然语言工具包的开源库；但并不要求读者有python编程的经验。全书共11章，按照难易程度顺序编排。第1章到3章介绍了语言处理的基础，讲述如何使用小的python程序分析感兴趣的文本信息。第4章讨论结构化程序设计，以巩固前面几章中介绍的编程要点。第5章到第7章介绍语言处理的基本原理，包括标注、分类和信息提取等。第8章到第10章介绍了句子解析、句法结构识别和句意表达方法。第11章介绍了如何有效管理语言数据。后记部分简要讨论了nlp领域的过去和未来。
《python自然语言处理》的实践性很强，包括上百个实际可用的例子和分级练习。本书可供读者用于自学，也可以作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书，或是人工智能、文本挖掘、语料库语言学等课程的补充读物。
作者简介
StevenBird是墨尔本大学计算机科学和软件工程系副教授，宾夕法尼亚大学语言学数据联盟高级研究助理。
EwanKlein是爱丁堡大学信息学院语言技术教授。
EdwardLoper是毕业于宾夕法尼亚大学专注于机器学习的自然语言处理方向的博士，现在在波士顿的BBNTechnologies担任研究员。
目录
《python自然语言处理》第1章语言处理与python11.1语言计算：文本和词汇11.2近观python：将文本当做词链表101.3计算语言：简单的统计171.4回到python:决策与控制241.5自动理解自然语言291.6小结351.7深入阅读361.8练习37第2章获得文本语料和词汇资源412.1获取文本语料库412.2条件频率分布552.3更多关于python：代码重用602.4词典资源632.5wordnet722.6小结782.7深入阅读792.8练习80第3章处理原始文本843.1从网络和硬盘访问文本843.2字符串：最底层的文本处理933.3使用unicode进行文字处理1003.4使用正则表达式检测词组搭配1053.5正则表达式的有益应用1093.6规范化文本1153.7用正则表达式为文本分词1183.8分割1213.9格式化：从链表到字符串1263.10小结1323.11深入阅读1333.12练习134第4章编写结构化程序1424.1回到基础1424.2序列1474.3风格的问题1524.4函数：结构化编程的基础1564.5更多关于函数1644.6程序开发1694.7算法设计1754.8python库的样例1834.9小结1884.10深入阅读1894.11练习189第5章分类和标注词汇1955.1使用词性标注器1955.2标注语料库1975.3使用python字典映射词及其属性2065.4自动标注2165.5n-gram标注2215.6基于转换的标注2285.7如何确定一个词的分类2305.8小结2335.9深入阅读2345.10练习235第6章学习分类文本2416.1监督式分类2416.2监督式分类的举例2546.3评估2586.4决策树2636.5朴素贝叶斯分类器2666.6最大熵分类器2716.7为语言模式建模2756.8小结2766.9深入阅读2776.10练习278第7章从文本提取信息2817.1信息提取2817.2分块2847.3开发和评估分块器2917.4语言结构中的递归2997.5命名实体识别3027.6关系抽取3067.7小结3077.8深入阅读3087.9练习308第8章分析句子结构3128.1一些语法困境3128.2文法的用途3168.3上下文无关文法3198.4上下文无关文法分析3238.5依存关系和依存文法3328.6文法开发3368.7小结3438.8深入阅读3448.9练习344第9章建立基于特征的文法3499.1文法特征3499.2处理特征结构3599.3扩展基于特征的文法3679.4小结3799.5深入阅读3809.6练习381第10章分析语句的含义38410.1自然语言理解38410.2命题逻辑39110.3一阶逻辑39510.4英语语句的语义40910.5段落语义层42210.6小结42810.7深入阅读42910.8练习430第11章语言数据管理43411.1语料库结构：案例研究43411.2语料库生命周期43911.3数据采集44311.4使用xml45211.5使用toolbox数据45911.6使用olac元数据描述语言资源46311.7小结46611.8深入阅读46611.9练习467后记470参考文献476
下载地址：https://cangshuzhe.ctfile.com/fs/3990681-289700026
更多书单和推荐电子书请关注藏书者的新浪博客http://blog.sina.com.cn/cangshuzhe
《自然语言处理从入门到实战》书籍介绍以及电子书pdf下载
《算法入门与进阶：Python语言实现》
《算法——Python语言实现（图解视频版）》在剖析计算机算法理论的基础上致力于实战开发的应用，通过理论与实战相结合的方式帮助读者提升算法设计能力。全书共11章，第1章介绍了算法效率分析的相关概念和思想；第2、4、5章分别讲解了分而治之算法、贪婪算法和动态规划，来传递算法设计思想；第3章详细讲解了排序算法，帮助读者奠定算法设计的基石；第6、7、9、11章分别阐述了线性规划、图论、字符串匹配算法和计算几何，这几章帮助读者扩展算法设计思维能力；第8、10章分别讲解了随机化算法和概率性分析以及NP完全问题，这两章更偏向于理论探讨，帮助读者建立扎实的算法设计理论思维能力。《算法——Python语言实现（图解视频版）》理论知识与实例应用相结合，大量图示讲解算法的设计思路与流程，用Python语言展现算法的代码实现过程，配备了350分钟的同步视频教学，赠送本书实例的源码和各章的PPT课件，提供QQ读者交流群，让读者能够轻松深度学习算法编程。本书既可作为广大编程爱好者深度学习算法的入门图书，又可作为高等院校或者培训机构的教材使用。为了帮助有一定编程基础的人群进一步提升自己的Python编程水平及应对编程工作的压力，《算法实例精讲—Python语言实现》全面讲解了9种经典算法理论、65个典型实例的算法设计与分析以及Python语言的代码实现过程。首先从Python数据结构基础入手，然后讲解了各种算法，包括排序算法、动态规划算法、双指针算法、深度优先搜索算法、广度优先搜索算法、贪心算法、递归算法、分治算法、回溯算法等，最后归纳了数据结构中的一些经典问题。这既能帮助初学者理清算法的基本结构，融会贯通地掌握好算法基础知识；又能帮助有一定工作经验的读者巩固基础，进一步提升编程水平；也能帮助求职者为未来面试与工作做好必要的知识储备。《算法实例精讲—Python语言实现》理论基础与实例应用相结合，实例分析与图解相结合，每个实例均设有详细的思路解析和代码实现，浅显易懂，实用性强，既是Python初学者学习算法的入门书籍，又是初级程序员求职的面试宝典，也是职场人士提升代码质量与效率的实用手册。