自然语言处理实战_Hobson Lane,Cole Howard,Hannes Max Hapke;史亮 [译],鲁晓 [译],唐可欣 [译],王斌 [译].pdf

自然语言处理 利用 Python 理解、 分析和生成文本 Natural ta nq uqqe Procissiñg IN AσION [美]霍布森菜恩 (Hobson Lane ) [美]科尔霍华德 (Cole Howard )著 [美 1;J(纳斯马克斯晗普克( Hannes Max Hapke ) 史亮鲁骑唐可欣王斌译 田 '1'i lil [f~;:B版集团葬在黠黠黠 第4部分处即 -文本的机器 第 1主主 NLP概述 3 1.1 自然语言与编程语言 3 1.2神奇的魔法 4 1.2.1 告主设的机器 5 1.2.2 NLP中的数学 5 1.3 实际应用 7 1.4 计算机"眼"中的语言 8 1.4.1 锁的语言 (且 ~'I在达式) 9 1.4.2 正则表达式 9 1.4.3 一个简单的聊王 机器人门 1.4.4 月一种万培 14 1.5 超空间简述 17 1.6 词序和语法 19 1.7 聊天机器人的自然语言 流水线 20 1.8 深度处理 22 1.9 自然语言智商 24 1.10 小结 26 第2章构建自己的词汇表 一一 分词 27 2.1 挑战(词干还原预览) 28 2.2 利用分词器构建 If:. 词汇表 29 2.2. 1 点4气 37 目录 2.2.2 皮量词幸之间的 重告皮 37 2.2.3 标点符号的处理 38 2.2.4 将词汇在扩展到 n.gram 43 2.2.5 词汇在归一化 48 2.3 情感 55 2.3.1 VADER 一个基于 规则的情感舟析器 56 2.3.2 朴素贝叶斯 58 2.4 小结 61 第31主词中的数学 62 3.1 词袋 63 3.2 向量化 67 3.3 齐普夫定律 74 3 .4主题建模 76 3.4.1 回到齐普夫走律 79 3.4.2 相关皮排序 80 3.4.3 工具 82 3.4.4 其他工具 83 3.4.5 0幸k来ap展iB望M25 85 3.4.6 "'-*-&'l' 85 3.5 小结 85 第4j言 i司频背后的语义 87 4.1 从词频到主题得分 88 4.1.1 TF-IDF向量及词形 归并 88 4.1.2 王题向量 89 2 4.1.3 思想实验 90 4.1.4 一个主题坪分算法 94 4.1.5 一个 LDA分是器 95 4.2 隐性语义分析 99 4.3 奇异值分解 103 4.3.1 左奇异向量 U105 4.3.2 奇异值向量 S106 4.3.3 主奇异向量 v'107 4.3 .4 SVD提阵的万向 107 4.3 .5 主题约简 108 4.4 主成分分析 109 4.4.1 三维向量上的 PCA111 4 .4.2 回归 NLP 112 4 .4.3 基于 PCA的住消息语 i 分析门 4 4.4.4 基于截陆的 SVD的短消息 语义分析 116 4.4.5 基于 LSA的且极挂消息 分类的效果 117 4.5 隐性狄利克雷分布 (LDiA) 119 4 .5.1 LDiA思想 120 4.5.2 基于 LDiA主题模型的 短消息语义分析 121 4.5.3 LDjA +LDA~垃极消息 过边器 124 4.5.4 史，;，.平的对比 32个LdiA 主题 125 4.6 距离和相似度 127 4.7 反馈及改进 129 4.8 主题向量的威力 132 4.8.1 语义搜索 133 4.