Java自然语言处理（原书第2计算机与互联网理查德·里斯印度艾希什·辛机械工业pdf下载pdf下载

Java自然语言处理（原书第2计算机与互联网理查德·里斯印度艾希什·辛机械工业百度网盘pdf下载

作者:
简介:本篇主要提供Java自然语言处理（原书第2计算机与互联网理查德·里斯印度艾希什·辛机械工业pdf下载
出版社：景华图书旗舰店
出版时间：
pdf下载价格：0.00￥

免费下载

前去下载

书籍下载

下载地址

内容介绍

  商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：Java自然语言处理（原书第2版）
作者：[美] 理查德·M.里斯（Richard M. Reese） [印度] 艾希什·辛
定价：79.0
出版社：机械工业出版社
出版日期：
ISBN：9787111657873
印次：
版次：null
装帧：
开本：16开

  内容简介
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）允许使用任何句子并识别模式、特殊名称、公司名称等。本书将教会你如何在Java库的帮助下执行语言分析，同时不断地从结果中获得见解。 首先你会了解NLP及其各种概念。掌握了基础知识之后，你将探索Java中用于NLP的重要工具和库，如CoreNLP、OpenNLP、Neuroph、Mallet等。然后，你将开始对不同的输入和任务执行NLP，例如分词、模型训练、词性标注、解析树等。你会学计机器翻译、提取摘要、对话系统、复杂搜索、有监督和无监督的NLP等内容。在本书的*后，你也会学到更多关于NLP、神经网络和Java中用于增强NLP应用程序性能的其他各种训练模型。 本书读者 如果你是数据分析师、数据科学家或机器学师，希望使用Java从一种语言中提取信息，那么本书适合你。本书需要你有Java编程基础，而对统计数据有基本的了解有助于阅读本书，但这不是的。 本书涵盖的内容 第1章阐述NLP的重要性和用途。本章通过简单的例子对如何使用NLP技行了说明。 第2章主要关注分词。这是完成更的NLP任务的*步。本章介绍了核心Java和Java NLP分词的API。 第3章论证句子边界消歧是一个重要的NLP任务。这个步骤是许多其他下游NLP任务的前驱，在这些任务中，文本元素不应该跨句子边界拆分。这可以确保所有短语都在一个句子中，并支持词性分析。 第4章涵盖通常所说的命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）。这个任务与在文本中标识人、位置和类似实体有关。这个技术是处理查询和搜索的预备步骤。 第5章会向你展示如何检测词性。词性是文本的语法元素，如名词和动词，识别这些元素是确定文本含义和检测文本内部关系的重要步骤。 第6章解释如何使用n-gram表示文本，并概述它们在揭示上下文中所起的作用。 第7章处理信息检索中发现的大量数据，并使用各种方法寻找相关信息，如布尔检索、字典和容错检索。 第8章证明文本分类在垃圾邮件检测和情感分析等任务中是有用的。本章还对支持这一过程的NLP技行了研究和说明。 第9章讨论使用包含一些文本的文行主题建模的基础知识。 第10章演示解析树。解析树有许多用途，包括信息提取，信息提取保存了关于这些元素之间关系的信息。本章给出了一个实现简单查询的示例来说明这个过程。 第11章讨论围绕使用组合技术解决NLP问题的几个议题。 第12章介绍不同类型的聊天机器人，我们也将开发一个简单的预约聊天机器人。 如何充分利用本书 Java SDK 8用于说明NLP技术。需要的各种NLP API可以随时。IDE不是的，但有条件的话还是建议。 示例代码及彩色图像 本书的示例代码及所有截图和样图，可以从http://www.packtpub.com通过个人账号，也可以访问华章图书官网http://www.hzbook.com，通过注册并登录个人账号。 本书的代码包也存储在GitHub上，网址为https://github.com/PacktPublishing/Natural-Language-Processing-with-Java-Second-Edition。如果代码有更新，它将会更新到现有的GitHub存储库。 我们还有其他的代码包，它们来自我们丰富的书籍和视频目录，可以在https://github.com/PacktPublishing/上找到。欢迎查找。 我们还提供了一个PDF文件，其中有本书中使用的屏幕截图（图表的彩色图像）。你可以在http://www.packtpub.com/sites/default/files/downloads/NaturalLanguageProcessingwithJavaSecondEdition_ColorImages.pdf。 排版约定 书中代码块设置如下： 命令行输入或输出样式如下：

  编辑推荐
本书融合作者多年从业和教学经验，全面阐述使用Java从非结构化数据中组织和提取有用文本的各种实用方法。 本书介绍NLP应用中可能遇到的核心NLP任务，每个任务都从问题的描述以及应用领域开始，循序行分析并给出解决方案，便于你更好地理解NLP技术，地解决实际问题。 全书内容丰富，不仅全面描述和总结了自然语言处理的基础知识，还详细介绍了自然语言处理的多种技术，包括NLP工具、文本分词、文本断句、词性判断、任务识别、文本分类、关系提取和组合应用等。书中结合多个示行深入分析，并采用Java编程语行处理与结果分析。