自然语言处理入门指南

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2023-11-18 04:24:16

自然语言处理入门指南

本文介绍了自然语言处理领域的基本任务和应用,涵盖了情感分析、文本分类、信息搜索等流行任务。同时介绍了一整套的NLP算法和技术,包括词干提取、词形还原、词性标注等。通过本文的学习,读者将能够全面了解关键的自然语言处理和机器学习术语。

本书的前两章向您介绍了自然语言处理领域和各种可用的NLP应用。它们还向您展示了如何用最少的NLP专业知识和技能构建自己的小型应用。如果你有兴趣在这个领域有一个快速的开始,我建议阅读这两章。

后续的每一章都更深入地研究特定的NLP应用,因此,如果您对任何这样的特定应用感兴趣,您可以只关注特定的一章。如果你想全面了解这个领域、技术和应用,我建议你从头到尾阅读这本书。

任务概述

本文介绍了自然语言处理领域的基本任务和应用,包括:

  • 情感分析
  • 文本分类
  • 信息搜索
  • 信息提取
  • 作者(或用户)分析
  • 主题分类
  • 主题建模
  • 名称实体识别

NLP算法和技术

本文介绍了一整套的NLP算法和技术,包括:

  • 词干提取
  • 词形还原
  • 词性标注
  • 向量化
  • 特征提取
  • 有监督和无监督机器学习
  • 语言特征工程
  • 空间
  • NLTK
  • scikit-learn
  • gensim
  • 序列标记方法

组织NLP项目的能力

通过本文的学习,读者将能够组织NLP项目,并了解实际项目中需要涉及哪些步骤。

自然语言处理可用资源和工具

本文介绍了自然语言处理可用的资源和工具,包括空间、NLTK、scikit-learn和gensim等。

结论

通过本文的学习,读者将能够全面了解自然语言处理领域的基本任务和应用,以及NLP算法和技术。同时,读者将能够组织NLP项目,并了解实际项目中需要涉及哪些步骤。最后,读者将了解可用的自然语言处理资源和工具。

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关键词

NLP 自然语言处理 文本分类

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