python自然語言處理下載

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書名：精通Python自然語言處理

豆瓣評分：5.4

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2017-8

內容簡介：

自然語言處理是計算語言學和人工智慧之中與人機交互相關的領域之一。

本書是學習自然語言處理的一本綜合學習指南，介紹了如何用Python實現各種NLP任務，以幫助讀者創建基於真實生活應用的項目。全書共10章，分別涉及字元串操作、統計語言建模、形態學、詞性標注、語法解析、語義分析、情感分析、信息檢索、語篇分析和NLP系統評估等主題。

本書適合熟悉Python語言並對自然語言處理開發有一定了解和興趣的讀者閱讀參考。

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《自然語言處理》（唐聃）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：自然語言處理

作者：唐聃

豆瓣評分：5.7

出版社：電子工業出版社

出版年份：2018-7

頁數：360

內容簡介：

自然語言處理是什麼？誰需要學習自然語言處理？自然語言處理在哪些地方應用？相關問題一直困擾著不少初學者。針對這一情況，作者結合教學經驗和工程應用編寫此書。《自然語言處理理論與實戰》講述自然語言處理相關學科知識和理論基礎，並介紹使用這些知識的應用和工具，以及如何在實際環境中使用它們。由於自然語言處理的特殊性，其是一門多學科交叉的學科，初學者難以把握知識的廣度和寬度，對側重點不能全面掌握。《自然語言處理理論與實戰》針對以上情況，經過科學調研分析，選擇以理論結合實例的方式將內容呈現出來。其中涉及開發工具、Python語言、線性代數、概率論、統計學、語言學等工程上常用的知識介紹，然後介紹自然語言處理的核心理論和案例解析，最後通過幾個綜合性的例子完成自然語言處理的學習和深入。《自然語言處理理論與實戰》旨在幫助讀者快速、高效地學習自然語言處理和人工智慧技術。

《自然語言處理理論與實戰》適用於具備一定編程基礎的計算機專業、軟體工程專業、通信專業、電子技術專業和自動化專業的大學二年級以上的學生、科研工作者和相關技術人員。一些做工程應用的自然語言處理工程師，也可以通過閱讀《自然語言處理理論與實戰》補充理論知識，理論知識的魅力在於遇到工程難題時，可以知道其背後的原因，快速、准確地解決問題。

作者簡介：

1 唐聃教授，中科院工學博士。現工作於成都信息工程大學軟體工程學院。研究方向包括自然語言處理、信息安全、數據分析。曾參與多項國家863項目和中科院知識創新工程項目、省科技廳和教育廳項目；2016年入選中國科學院西部之光人才計劃（中國科學院西部青年學者）。

2 白寧超，工學碩士，四川省計算機研究院開發工程師，曾參與國家自然基金項目和四川省科技支撐計劃等多個省級項目。

3 馮暄 高級工程師，四川省計算機研究院信息化工程研究所所長。主持或參與國家級、省級科研項目16項。獲得四川省科技進步獎二等獎2項、三等獎1項。

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❹ 如何python 自然語言處理 提取關鍵欄位

python的nltk這個包專門做這個事情的
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❺ python自然語言處理有沒有新的版本

1 緣起

本文試著向讀者們介紹自然語言處理（Natural Language Processing）這一領域，通常簡稱為 NLP。然而，不同於一般只是描述 NLP 重要概念的文章，本文還藉助 Python 來形象地說明。對於不熟悉 Python 的讀者們，本文也提供了部分參考資料教你如何進行 Python 編程。

2 相關介紹

2.1 自然語言處理

自然語言處理廣納了眾多技術，對自然或人類語言進行自動生成，處理與分析。雖然大部分 NLP 技術繼承自語言學和人工智慧，但同樣受到諸如機器學習，計算統計學和認知科學這些相對新興的學科影響。

在展示 NLP 技術的例子前，有必要介紹些非常基礎的術語。請注意：為了讓文章通俗易懂，這些定義在語言上就不一定考究。

• 詞例（Token）：對輸入文本做任何實際處理前，都需要將其分割成諸如詞、標點符號、數字或純字母數字（alphanumerics）等語言單元（linguistic units）。這些單元被稱為詞例。

• 句子：由有序的詞例序列組成。

• 詞例還原（Tokenization）：將句子還原成所組成的詞例。以分割型語言（segmented languages）英語為例，空格的存在使詞例還原變得相對容易同時也索然無味。然而，對於漢語和阿拉伯語，因為沒有清晰的邊界，這項工作就稍顯困難。另外，在某些非分割型語言（non-segmented languages）中，幾乎所有的字元（characters）都能以單字（one-character）存在，但同樣也可以組合在一起形成多字（multi-characterwords）形式。

• 語料庫：通常是由豐富句子組成的海量文本。

• 詞性標簽（Part-of-speech (POS) Tag）：任一單詞都能被歸入到至少一類詞彙集（set of lexical）或詞性條目（part-of-speech categories）中，例如：名詞、動詞、形容詞和冠詞等。詞性標簽用符號來代表一種詞彙條目——NN（名詞）、VB（動詞）、JJ（形容詞）和AT（冠詞）。Brown Corpus是最悠久，也是最常用的標注集之一。詳情且聽下回分解。

• 剖析樹（Parse Tree）：利用形式語法（formal grammar）的定義，可以用樹狀圖來表示給定句子的句法（syntactic）結構。

認識了基本的術語，下面讓我們了解 NLP 常見的任務：

• 詞性標注（POS Tagging）：給定一個句子和組詞性標簽，常見的語言處理就是對句子中的每個詞進行標注。舉個例子，The ball is red，詞性標注後將變成The/AT ball/NN is/VB red/JJ。最先進的詞性標注器[9]准確率高達 96%。文本的詞性標注對於更復雜的 NLP 問題，例如我們後面會討論到的句法分析（parsing）和機器翻譯（machine translation）非常必要。

• 計算形態學（Computational Morphology）：大量建立在「語素」（morphemes/stems）基礎上的片語成了自然語言，語素雖然是最小的語言單元，卻富含意義。計算形態學所關心的是用計算機發掘和分析詞的內部結構。

• 句法分析（Parsing）：在語法分析的問題中，句法分析器（parser）將給定句子構造成剖析樹。為了分析語法，某些分析器假定一系列語法規則存在，但目前的解析器已經足夠機智地藉助復雜的統計模型[1]直接推斷分析樹。多數分析器能夠在監督式設置（supervised setting）下操作並且句子已經被詞性標注過了。統計句法分析是自然語言處理中非常活躍的研究領域。

• 機器翻譯（Machine Translation（MT））：機器翻譯的目的是讓計算機在沒有人工干預的情況下，將給定某種語言的文本流暢地翻譯成另一種語言文本。這是自然語言處理中最艱巨的任務之一，這些年來已經用許多不同的方式解決。幾乎所有的機器翻譯方法都依賴了詞性標注和句法分析作為預處理。

2.2 Python

Python 是一種動態類型（dynamically-typed），面向對象的解釋式（interpreted）編程語言。雖然它的主要優勢在於允許編程人員快速開發項目，但是大量的標准庫使它依然能適應大規模產品級工程項目。Python 的學習曲線非常陡峭並且有許多優秀的在線學習資源[11]。

2.3 自然語言工具集（Natural Language Toolkit）

盡管 Python 絕大部分的功能能夠解決簡單的 NLP 任務，但不足以處理標準的自然語言處理任務。這就是NLTK （自然語言處理工具集）誕生的原因。NLTK 集成了模塊和語料，以開源許可發布，允許學生對自然語言處理研究學習和生產研究。使用 NLTK 最大的優勢是集成化（entirely self-contained），不僅提供了方便的函數和封裝用於建立常見自然語言處理任務塊，而且提供原始和預處理的標准語料庫版本應用在自然語言處理的文獻和課程中。

3 使用 NLTK

NLTK 官網提供了很棒的說明文件和教程進行學習指導[13]。單純復述那些作者們的文字對於他們和本文都不公平。因此我會通過處理四個難度系數依次上升的 NLP 任務來介紹 NLTK。這些任務都來自於 NLTK 教程中沒有給出答案的練習或者變化過。所以每個任務的解決辦法和分析都是本文原創的。

3.1 NLTK 語料庫

正如前文所說，NLTK 囊括數個在 NLP 研究圈裡廣泛使用的實用語料庫。在本節中，我們來看看三個下文會用到的語料庫：

• 布朗語料庫（Brown Corpus）：Brown Corpus of Standard American English 被認為是第一個可以在計算語言學處理[6]中使用的通用英語語料庫。它包含了一百萬字 1961 年出版的美語文本。它代表了通用英語的樣本，采樣自小說，新聞和宗教文本。隨後，在大量的人工標注後，誕生了詞性標注過的版本。

• 古登堡語料庫（Gutenberg Corpus）：古登堡語料庫從最大的在線免費電子書[5]平台古登堡計劃（Gutenberg Project）中選擇了 14 個文本，整個語料庫包含了一百七十萬字。

• Stopwords Corpus：除了常規的文本文字，另一類諸如介詞，補語，限定詞等含有重要的語法功能，自身卻沒有什麼含義的詞被稱為停用詞（stop words）。NLTK 所收集的停用詞語料庫（Stopwords Corpus）包含了 來自 11 種不同語言（包括英語）的 2400 個停用詞。

3.2 NLTK 命名約定

在開始利用 NLTK 處理我們的任務以前，我們先來熟悉一下它的命名約定（naming conventions）。最頂層的包（package）是 nltk，我們通過使用完全限定（fully qualified）的加點名稱例如：nltk.corpusandnltk.utilities來引用它的內置模塊。任何模塊都能利用 Python 的標准結構from . . . import . . .來導入頂層的命名空間。

3.3 任務 1 ： 探索語料庫

上文提到，NLTK 含有多個 NLP 語料庫。我們把這個任務制定為探索其中某個語料庫。

任務：用 NLTK 的corpus模塊讀取包含在古登堡語料庫的austen-persuasion.txt，回答以下問題：

• 這個語料庫一共有多少字？

• 這個語料庫有多少個唯一單詞（unique words）？

• 前 10 個頻率最高的詞出現了幾次？

利用corpus模塊可以探索內置的語料庫，而且 NLTK 還提供了包含多個好用的類和函數在概率模塊中，可以用來計算任務中的概率分布。其中一個是FreqDist，它可以跟蹤分布中的采樣頻率（sample frequencies）。清單1演示了如何使用這兩個模塊來處理第一個任務。

清單 1: NLTK 內置語料庫的探索.

Python

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# 導入 gutenberg 集

>>> from nltk.corpus import gutenberg

# 都有些什麼語料在這個集合里？

>>> print gutenberg.fileids()

['austen-emma.txt', 'austen-persuasion.txt', 'austen-sense.txt', 'bible-kjv.txt', 'blake-poems.txt', 'bryant-stories.txt', 'burgess-busterbrown.txt', 'carroll-alice.txt', 'chesterton-ball.txt', 'chesterton-brown.txt', 'chesterton-thursday.txt', 'edgeworth-parents.txt', 'melville-moby_dick.txt', 'milton-paradise.txt', 'shakespeare-caesar.txt', 'shakespeare-hamlet.txt', 'shakespeare-macbeth.txt', 'whitman-leaves.txt']

# 導入 FreqDist 類

>>> from nltk import FreqDist

# 頻率分布實例化

>>> fd = FreqDist()

# 統計文本中的詞例

>>> for word in gutenberg.words('austen-persuasion.txt'):

... fd.inc(word)

...

>>> print fd.N() # total number of samples

98171

>>> print fd.B() # number of bins or unique samples

6132

# 得到前 10 個按頻率排序後的詞

>>> for word in fd.keys()[:10]:

... print word, fd[word]

, 6750

the 3120

to 2775

. 2741

and 2739

of 2564

a 1529

in 1346

was 1330

; 1290

解答：簡奧斯丁的小說Persuasion總共包含 98171 字和 6141 個唯一單詞。此外，最常見的詞例是逗號，接著是單詞the。事實上，這個任務最後一部分是最有趣的經驗觀察之一，完美說明了單詞的出現現象。如果你對海量的語料庫進行統計，將每個單詞的出現次數和單詞出現的頻率由高到低記錄在表中，我們可以直觀地發現列表中詞頻和詞序的關系。事實上，齊普夫（Zipf）證明了這個關系可以表達為數學表達式，例如：對於任意給定單詞，$fr$ = $k$, $f$ 是詞頻，$r$ 是詞的排列，或者是在排序後列表中的詞序，而 $k$ 則是一個常數。所以，舉個例子，第五高頻的詞應該比第十高頻的詞的出現次數要多兩倍。在 NLP 文獻中，以上的關系通常被稱為「齊普夫定律（Zipf』s Law）」。

即使由齊普夫定律描述的數學關系不一定完全准確，但它依然對於人類語言中單詞分布的刻畫很有用——詞序小的詞很常出現，而稍微詞序大一點的則較為少出現，詞序非常大的詞則幾乎沒有怎麼出現。任務 1最後一部分使用 NLTK 非常容易通過圖形進行可視化，如清單 1a所示。相關的log-log關系，如圖 1，可以很清晰地發現我們語料庫中對應的擴展關系。

❻ Python自然語言處理的內容簡介

《Python自然語言處理》准備了充足的示例和練習，可以幫助你：
從非結構化文本中抽取信息，甚至猜測主題或識別「命名實體」；
分析文本語言結構，包括解析和語義分析；
訪問流行的語言學資料庫，包括WordNet和樹庫(treebank)；
從多種語言學和人工智慧領域中提取的整合技巧。
顯示全部信息
目錄
Preface
1.Language Processing and Python
1.1 Computing with Language: Texts and Words
1.2 A Closer Look at Python: Texts as Lists of Words
1.3 Computing with Language: Simple Statistics
1.4 Back to Python: Making Decisions and Taking Control
1.5 Automatic Natural Language Understanding
1.6 Summary
1.7 Further Reading
1.8 Exercises
2.Accessing Text Corpora and Lexical Resources
2.1 Accessing Text Corpora
2.2 Conditional Frequency Distributions
2.3 More Python: Reusing Code
2.4 Lexical Resources

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《Python深度學習》（[美]弗朗索瓦·肖萊）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名:Python深度學習

豆瓣評分:9.6

作者:[美] 弗朗索瓦•肖萊

出版社:人民郵電出版社

出品方:圖靈教育

原作名:Deep Learning with Python

譯者:張亮

出版年:2018-8

頁數:292

內容簡介

本書由Keras之父、現任Google人工智慧研究員的弗朗索瓦肖萊（Franois Chollet）執筆，詳盡介紹了用Python和Keras進行深度學習的探索實踐，涉及計算機視覺、自然語言處理、生成式模型等應用。書中包含30多個代碼示例，步驟講解詳細透徹。由於本書立足於人工智慧的可達性和大眾化，讀者無須具備機器學習相關背景知識即可展開閱讀。在學習完本書後，讀者將具備搭建自己的深度學習環境、建立圖像識別模型、生成圖像和文字等能力。

作者簡介

弗朗索瓦•肖萊（François Chollet）

Keras之父，TensorFlow機器學習框架貢獻者，Kaggle競賽教練，個人Kaggle競賽全球排名曾獲得第17名。目前任職於Google，從事人工智慧研究，尤其關注計算機視覺與機器學習在形式推理方面的應用。

【譯者簡介】

張亮（hysic）

畢業於北京大學物理學院，愛好機器學習和數據分析的核安全工程師，譯有《Python數據處理》《Python機器學習基礎教程》等。

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