自然语言处理与计算语言学

自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学，研究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。计算语言学是指通过建立形式化的数学模型来分析、处理自然语言，并在计算机上用程序来实现分析和处理的过程，旨在以机器来模拟人的部分或全部语言能力的目的。 《自然语言处理与计算语言学》作为一本借助于Python编程语言以及各种开源工具（如Gensim、spaCy等）来执行文本分析、自然语言处理和计算语言学算法的图书，从应用层面介绍了相关的理论知识和所涉及的技术。《自然语言处理与计算语言学》共分为15章，其内容涵盖了文本分析的定义、使用Python进行文本分析的技巧、spaCy语言模型、Gensim工具、词性标注及其应用、NER标注及其应用、依存分析、主题模型、高级主题建模、文本聚类和文本分类、查询词相似度计算和文本摘要、词嵌入、使用深度学习处理文本、使用Keras和spaCy进行深度学习、情感分析与聊天机器人的原理介绍等。 《自然语言处理与计算语言学》适合对自然语言处理的实现细节感兴趣的Python程序开发人员阅读。如果读者具备统计学的基本知识，对学习本书内容会大有裨益。

这是一本以Python编程语言以及各种开源工具(如Gensim、spaCy等)来执行文本分析、自然语言处理和计算语言学算法的图书。本书以应用层面介绍了相关的理论知识和所涉及的技术，内容涵盖了文本分析的定义、使用Python进行文本分析的技巧、spaCy语言模型、Gensim工具、词性标注及其应用、NER标注及其应用、依存分析、主题模型、高级主题建模、文本聚类和文本分类、查询词相似度计算和文本摘要、词嵌入、使用深度学习处理文本、使用Keras和spaCy进行深度学习、情感分析与聊天机器人的原理介绍等。 本书强调了数据搜集与预处理的重要性，并指出预处理的主要目的是去除噪声数据，提取出有用的信息。在实际应用中，预处理技术的选择和组合需要根据具体场景和数据特点来决定。例如，在主题建模中，选择词干化而不是词形还原可能更有利于得到易于理解的结果。而在文本聚类中，则更关注高准确性，因此可能需要采用不同的预处理步骤。 此外，本书还详细介绍了深度学习在自然语言处理领域的应用，如文本生成、分类、词嵌入等。深度学习是多层神经网络的一种形式，它通过模仿人脑的结构，实现对复杂数据的建模和预测。在自然语言处理