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[美] 理查德·里斯（Richard，M，Reese） 著，邹伟 孙逢举译 译

图书标签:

• Java
• 自然语言处理
• NLP
• 文本分析
• 机器学习
• 数据挖掘
• 人工智能
• 计算机科学
• 编程
• 算法
• 信息检索

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111592112

版次：1

商品编码：12328962

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 智能系统与技术丛书

开本：16开

出版时间：2018-03-01

用纸：胶版纸

页数：193

内容简介

自然语言处理（NLP）是应用程序开发的重要领域，在解决实际问题中起着越来越重要的作用。NLP任务支持的自然语言可访问应用程序需求显著增。本书将探索如何使用诸如全文本搜索、专有名称识别、聚类、标记、信息提取、汇总等方法自主组织文本。书中涵盖了NLP的概念，即使没有统计或自然语言处理背景的人也可以理解它。

作者简介

bout the Author
作者简介
Richard M. Reese曾就职于学术界和工业界。他曾在电信和航天工业领域工作17年，期间曾担任研发、软件开发、监督和培训等多个职位。他目前任教于塔尔顿州立大学，运用他多年来积累的行业经验来完善他的课程。
Richard曾出版过关于Java和C的书籍，他使用简洁易用的方法讨论主题，这些书籍包括《EJB 3.1 Cookbook》，有关Java 7和Java 8的新功能、Java认证以及jMonkey引擎，以及一本关于C指针的书。
我要感谢我的女儿詹妮弗，因她发表了很多评论，并做出很大贡献。她的付出是无价的。

目录

CONTENTS
目　　录
译者序
作者简介
审校者简介
前言
第1章　NLP简介 1
1.1　什么是NLP 2
1.2　为何使用NLP 3
1.3　NLP的难点 4
1.4　NLP工具汇总 5
1.4.1　Apache OpenNLP 6
1.4.2　Stanford NLP 7
1.4.3　LingPipe 9
1.4.4　GATE 10
1.4.5　UIMA 10
1.5　文本处理概览 10
1.5.1　文本分词 11
1.5.2　文本断句 12
1.5.3　人物识别 14
1.5.4　词性判断 16
1.5.5　文本分类 17
1.5.6　关系提取 18
1.5.7　方法组合 20
1.6　理解NLP模型 20
1.6.1　明确目标 20
1.6.2　选择模型 21
1.6.3　构建、训练模型 21
1.6.4　验证模型 22
1.6.5　使用模型 22
1.7　准备数据 22
1.8　本章小结 24
第2章　文本分词 25
2.1　理解文本分词 25
2.2　什么是分词 26
2.3　一些简单的Java分词器 28
2.3.1　使用Scanner类 29
2.3.2　使用split方法 30
2.3.3　使用BreakIterator类 31
2.3.4　使用StreamTokenizer类 32
2.3.5使用StringTokenizer类 34
2.3.6使用Java核心分词法的性能考虑 34
2.4NLP分词器的API 34
2.4.1使用OpenNLPTokenizer类分词器 35
2.4.2使用Stanford分词器 37
2.4.3训练分词器进行文本分词 41
2.4.4分词器的比较 44
2.5理解标准化处理 45
2.5.1转换为小写字母 45
2.5.2去除停用词 46
2.5.3词干化 49
2.5.4词形还原 51
2.5.5使用流水线进行标准化处理 54
2.6本章小结 55
第3章　文本断句 56
3.1SBD方法 56
3.2SBD难在何处 57
3.3理解LingPipe的HeuristicSen-tenceModel类的SBD规则 59
3.4简单的Java SBD 60
3.4.1使用正则表达式 60
3.4.2使用BreakIterator类 62
3.5使用NLP API 63
3.5.1使用OpenNLP 64
3.5.2使用Stanford API 66
3.5.3使用LingPipe 74
3.6训练文本断句模型 78
3.6.1使用训练好的模型 80
3.6.2使用SentenceDetector-Evaluator类评估模型 81
3.7本章小结 82
第4章　人物识别 83
4.1NER难在何处 84
4.2NER的方法 84
4.2.1列表和正则表达式 85
4.2.2统计分类器 85
4.3使用正则表达式进行NER 86
4.3.1使用Java的正则表达式来寻找实体 86
4.3.2使用LingPipe的RegEx-Chunker类 88
4.4使用NLP API 89
4.4.1使用OpenNLP进行NER 89
4.4.2使用Stanford API进行NER 95
4.4.3使用LingPipe进行NER 96
4.5训练模型 100
4.6本章小结 103
第5章　词性判断 104
5.1词性标注 104
5.1.1词性标注器的重要性 107
5.1.2词性标注难在何处 107
5.2使用NLP API 109
5.2.1使用OpenNLP词性标注器 110
5.2.2使用Stanford词性标注器 118
5.2.3使用LingPipe词性标注器 125
5.2.4训练OpenNLP词性标注模型 129
5.3本章小结 131
第6章　文本分类 132
6.1文本分类问题 132
6.2情感分析介绍 134
6.3文本分类技术 135
6.4使用API进行文本分类 136
6.4.1OpenNLP的使用 136
6.4.2Stanford API的使用 140
6.4.3使用LingPipe进行文本分类 145
6.5本章小结 152
第7章　关系提取 153
7.1关系类型 154
7.2理解解析树 155
7.3关系提取的应用 156
7.4关系提取 159
7.5使用NLP API 159
7.5.1OpenNLP的使用 159
7.5.2使用Stanford API 162
7.5.3判断共指消解的实体 166
7.6问答系统的关系提取 168
7.6.1判断单词依赖关系 169
7.6.2判断问题类型 170
7.6.3搜索答案 171
7.7本章小结 173
第8章　方法组合 174
8.1准备数据 175
8.1.1使用Boilerpipe从HTML中提取文本 175
8.1.2使用POI从Word文档中提取文本 177
8.1.3使用PDFBox从PDF文档中提取文本 181
8.2流水线 182
8.2.1使用Stanford流水线 182
8.2.2在Standford流水线中使用多核处理器 187
8.3创建一个文本搜索的流水线 188
8.4本章小结 193

前言/序言

PREFACE前　　言自然语言处理（NLP）已用于解决各种各样的问题，包括对搜索引擎的支持，对网页文本的总结与分类，以及结合机器学习技术解决诸如语音识别、查询分析等问题。它已经在任何包含有用信息的文件中使用。
NLP用于增强应用程序的实用性和功能，主要通过简化用户输入以及将文本转换成更加可用的形式来实现。实际上，NLP能够处理各种来源的文本，使用一系列核心NLP任务从文本中转化或提取信息。
本书重点介绍NLP应用中可能遇到的核心NLP任务，每个NLP任务都从问题的描述以及可应用领域开始。介绍每项任务中比较困难的问题，以便你能更好地理解问题。随后通过使用大量的Java技术和API来支持NLP任务。
本书涵盖内容第1章解释了NLP的重要性和用法。本章以简单的例子来解释如何使用NLP技术。
第2章主要讨论标记化，标记化是使用更为先进的NLP技术的第一步，本章介绍了核心Java和Java NLP标记化API。
第3章证明句子边界消歧技术是一个重要的NLP任务。这一步是其他许多下游NLP任务的预处理步骤，其中文本元素不应跨越句子边界进行分隔。这样就可以确保所有短语都在一个句子中，并支持词性分析。
第4章涵盖了通常所说的命名实体识别。这个任务主要涉及识别人、地点和文本中相似的实体。该技术是处理查询和搜索的初始步骤。
第5章说明如何检测词性，词性是文本中的语法元素，例如名词和动词。识别这些元素是确定文本含义和检测文本内关系的重要步骤。
第6章证明文本分类对于垃圾邮件检测和情感分析等任务非常有用。此外，本章也对支持文本分类的NLP技术进行了调查和说明。
第7章演示解析树。解析树可应用于很多目的，其中包括信息提取。信息提取拥有这些元素之间关系的信息。通过一个实现简单查询的例子来说明这个过程。
第8章包含从各种类型的文件（如PDF和Word文件）中提取数据的技术。接下来主要介绍了如何将以前的NLP技术结合至一个管道中以解决更大的问题。
阅读本书的技术准备Java SDK 7用于说明NLP技术。各种NLP API是必需的并可以随时下载。IDE可选择，并不做强制要求。
本书读者对象对NLP技术感兴趣的、有Java经验的开发人员会发现这本书很有用。不需要事先具备NLP知识。

《Java自然语言处理》 深入探索文本数据的奥秘，解锁智能交互的新篇章 在信息爆炸的时代，如何从海量的文本数据中提取有价值的信息，理解人类语言的细微之处，并构建能够与人进行自然交流的智能系统，已成为技术发展的重要驱动力。本书《Java自然语言处理》正是一部旨在带领读者深入探索这一激动人心领域的力作。它不仅仅是一本技术手册，更是一份引领您洞察文本世界、掌握前沿NLP技术的指南，帮助您用Java这门强大的编程语言，构建出具有智慧的应用程序。 本书的核心目标是为读者提供一个全面、深入且实用的Java自然语言处理（NLP）学习路径。我们不满足于停留在概念的表层，而是致力于让您理解NLP的底层原理，掌握核心算法，并能够熟练运用各种工具和技术，将理论转化为实际的应用。本书的内容编排经过精心设计，从基础概念的铺垫，到复杂技术的剖析，再到实际项目的演练，层层递进，确保读者能够循序渐进地建立起完整的NLP知识体系。 第一部分：NLP的基石——理解语言的结构与含义 在深入NLP的各个分支之前，理解语言本身的结构和含义是必不可少的。本书的第一部分将为您打下坚实的基础。我们将从文本的预处理开始，这包括分词（tokenization）、词性标注（part-of-speech tagging）、命名实体识别（named entity recognition）等关键步骤。您将了解如何使用Java及其丰富的库（如Stanford CoreNLP, Apache OpenNLP）来高效地完成这些任务。 文本预处理的艺术：我们将详细阐述为什么文本预处理如此重要，它如何影响后续NLP任务的准确性。您将学习到各种分词策略，包括基于字典、基于统计模型和基于深度学习的方法，并理解它们各自的优缺点。词性标注将带您领略如何识别名词、动词、形容词等词语在句子中的角色，这对于理解句子结构至关重要。命名实体识别则聚焦于从文本中提取出人名、地名、组织机构名等有意义的实体，这在信息抽取、问答系统等领域有着广泛的应用。 词汇与语义的探索：文本的意义不仅仅在于词语的组合，更在于词语本身所蕴含的语义信息。本书将深入探讨词向量（word embeddings）的概念，例如Word2Vec, GloVe等，并解释它们如何将离散的词语映射到连续的向量空间，从而捕捉词语之间的语义关系。您将学习如何利用这些词向量来计算词语的相似度，进行词语类比，甚至理解同义词和反义词。我们还将触及词义消歧（word sense disambiguation），解决一个词语在不同语境下可能具有不同含义的问题。 句法分析的精妙：理解句子的语法结构是理解句子含义的关键。本书将介绍句法分析的两种主要方法：成分句法分析（constituency parsing）和依存句法分析（dependency parsing）。您将学习如何构建句法树，识别句子中的主语、谓语、宾语等成分，以及词语之间的语法依存关系。这将帮助您理解句子是如何由更小的语法单位构成的，以及这些单位之间是如何相互关联的。 第二部分：NLP的进阶——掌握核心技术与算法 在奠定基础之后，本书将带领您进入NLP的核心技术领域，为您揭示更高级的算法和模型。我们将涵盖文本分类、聚类、信息抽取、机器翻译以及文本生成等关键任务，并介绍实现这些任务的常用算法和框架。 文本分类与情感分析：文本分类是NLP中最常见的任务之一，例如将新闻文章分类到不同的主题，或将用户评论分类为正面、负面或中性。本书将介绍包括朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）以及基于深度学习的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在内的多种文本分类算法。情感分析作为文本分类的一个重要分支，我们将深入探讨如何利用NLP技术来识别文本中所表达的情感倾向，这对于市场调研、舆情监测等具有重要的商业价值。 信息抽取与知识图谱：从非结构化的文本中提取结构化的信息是NLP的重要目标。本书将讲解如何进行关系抽取（relation extraction），识别文本中实体之间的关系，例如“苹果公司”和“史蒂夫·乔布斯”之间的“创始人”关系。我们还将探讨如何构建知识图谱，将抽取到的实体和关系组织起来，形成一个可查询和推理的知识网络。这对于智能问答、推荐系统等应用至关重要。 序列标注与语言模型：序列标注任务，如词性标注和命名实体识别，是NLP的基础。本书将深入讲解条件随机场（CRF）等经典的序列标注模型，并重点介绍基于循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）的深度学习模型，它们在处理序列数据方面表现出色。语言模型是理解和生成文本的关键，我们将介绍N-gram模型以及更先进的基于神经网络的语言模型，并探讨它们在文本生成、语音识别等领域的应用。 机器翻译与文本生成：机器翻译是NLP领域最具挑战性的任务之一，它旨在将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。本书将介绍传统的统计机器翻译方法，并重点讲解基于深度学习的端到端神经机器翻译（NMT）模型，如Seq2Seq模型和Transformer模型。此外，我们还将探讨文本生成技术，包括如何利用语言模型生成连贯、有意义的文本，这在对话系统、内容创作等领域有着广阔的应用前景。 第三部分：实战演练——用Java构建NLP应用 理论的学习固然重要，但将其付诸实践才是检验学习成果的最终标准。本书的第三部分将带领您动手实践，利用Java和各种NLP库，构建出具有实际功能的NLP应用程序。 Java NLP库的深入剖析：我们将详细介绍Java生态系统中主流的NLP库，包括Stanford CoreNLP、Apache OpenNLP、NLTK（通过Jython或Py4J集成）、以及一些深度学习框架（如Deeplearning4j）在NLP领域的应用。您将学习如何安装、配置和使用这些库，并掌握它们提供的丰富API，以完成各种NLP任务。 构建智能问答系统：智能问答系统是NLP领域的热点应用。本书将指导您如何利用NLP技术，构建一个能够理解用户问题并从知识库或文本集合中找到答案的问答系统。您将学习如何进行问题解析、信息检索、答案抽取等关键步骤。 开发情感分析工具：您将学会如何利用Java和NLP库，开发一个能够自动分析文本情感倾向的工具，例如分析社交媒体评论、产品评价等。这将涉及文本预处理、特征提取、模型训练和评估等全过程。 实现简单的机器翻译：虽然构建一个媲美Google Translate的翻译系统极为复杂，但本书将引导您实现一个简化的机器翻译模型，让您亲身体验机器翻译的工作原理，并理解其中的挑战。 探索文本摘要与文本生成：您将学习如何利用NLP技术，从长篇文档中提取关键信息，生成简洁的文本摘要。同时，您还将尝试利用语言模型，生成具有一定创造性和连贯性的文本，例如故事片段或简单的对话。 本书的特色与价值 系统性与全面性：本书涵盖了NLP从基础到进阶的各个方面，理论与实践相结合，力求为读者提供一个完整的知识体系。 Java为主导：本书专注于使用Java语言进行NLP开发，对于希望在Java生态系统中进行NLP研究和开发的读者来说，具有极高的实用价值。 丰富的代码示例：每一项技术和算法都配有详细的Java代码示例，方便读者理解和学习。 深入的原理剖析：我们不仅介绍如何使用工具，更深入地剖析算法的原理和背后的数学模型，帮助读者构建深刻的理解。 前沿技术的引入：本书将介绍包括深度学习在内的NLP领域的前沿技术和最新进展。 无论您是希望在学术领域深入研究，还是希望在工业界开发创新的NLP应用，亦或是仅仅对人工智能和文本处理充满好奇，本书都将是您不可或缺的学习伙伴。《Java自然语言处理》将助您掌握驾驭文本数据的强大能力，开启智能语言处理的无限可能。让我们一起踏上这场精彩的NLP探索之旅！

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚接触Java开发的新手，在学习过程中，我常常思考如何让我的程序不仅仅是处理枯燥的数据，而是能够与用户进行更自然、更智能的交互。听闻有《Java自然语言处理》这本书，我立刻被吸引住了。我理解NLP的核心在于让计算机能够理解、解释甚至生成人类语言，这对于提升用户体验和开发更智能的应用至关重要。我迫切想知道，这本书是否能帮助我理解，Java这门强大的编程语言，在NLP领域有哪些独特的优势和应用场景？我特别希望能了解一些基础的NLP技术，比如如何进行文本的分词、词性标注、命名实体识别等，以及如何利用Java库来实现这些功能。此外，如果书中能介绍一些构建聊天机器人、智能问答系统或者文本分析工具的案例，那将是极大的帮助。我希望这本书能够循序渐进，从易到难，避免一开始就抛出过于晦涩的算法和概念。作为新手，我最需要的是清晰的解释、明确的代码示例和对实际应用的启发。我相信，通过这本书的学习，我能够为我的Java开发之路增添一抹人工智能的色彩。

评分☆☆☆☆☆

从我个人的学习经历来看，理论知识的学习如果缺乏实践的支撑，往往容易变得枯燥乏味，难以真正掌握。《Java自然语言处理》这本书，在我看来，提供了一个绝佳的结合点。我对于如何让程序具备“思考”和“交流”的能力充满憧憬，而NLP正是实现这一目标的桥梁。我希望这本书能为我提供一个清晰的学习路径，从Java语言的基础出发，逐步引入NLP的核心概念和技术。我期待书中能够详细讲解如何使用Java来处理文本数据，如何构建词汇表，如何实现分词、词性标注等预处理步骤。更重要的是，我希望书中能够介绍一些主流的NLP模型，比如隐马尔可夫模型、条件随机场，甚至深度学习模型，并提供相应的Java代码实现。我希望通过这些代码示例，我能够亲手“感受”NLP技术的运作，理解它们在不同场景下的适用性。此外，如果书中能够包含一些实际的NLP项目，比如构建一个简单的文本情感分析器或者一个基于关键词的推荐系统，那将是我学习过程中最宝贵的财富。我希望这本书能够让我不仅“知道”NLP是什么，更能“做到”NLP。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名非常吸引我，我一直对人工智能以及它与我们日常语言的互动方式非常感兴趣。虽然我目前的工作与计算机科学没有直接关联，但我一直想深入了解“自然语言处理”这个领域。市面上关于AI的书籍琳琅满目，但很多都停留在概念介绍层面，或者过于偏重理论推导，让我望而却步。我期待这本书能够用一种相对易懂的方式，为我打开这扇理解人工智能如何“理解”人类语言的大门。我希望它能从最基础的概念讲起，比如什么是语言模型，文本是如何被计算机识别和处理的，再到一些更高级的应用，例如机器翻译、情感分析、文本摘要等等。我尤其关心这本书是否会提供一些实际的例子和代码片段，即使我不能亲自实践，也能通过这些示例来加深对理论知识的理解。毕竟，理论知识的学习需要载体，生动的案例和可触及的代码无疑是最好的载体。我对Java语言本身并不陌生，所以如果这本书能结合Java来实现NLP的一些经典算法，那将是再好不过了。我希望它不仅仅是讲解理论，更能体现出“实践出真知”的理念，让我看到NLP如何在真实世界中发挥作用。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在互联网行业工作多年的产品经理，我深切体会到自然语言处理在提升产品智能化水平方面的重要作用。无论是智能客服、内容推荐、还是智能搜索，其背后都离不开强大的NLP技术支撑。我一直有想法去了解NLP的底层原理，以便更好地与技术团队沟通，并能构思出更具创新性的产品功能。我选择关注《Java自然语言处理》这本书，是因为Java在企业级应用开发中的广泛普及，以及我个人对Java技术的熟悉度。我期望这本书能提供一个切入点，让我能够理解NLP的核心概念，例如语言模型、词向量、深度学习在NLP中的应用等。更重要的是，我希望书中能够展示如何利用Java生态系统中的相关工具和框架，去实现一些实际的NLP功能。例如，如何构建一个简单的文本分类器，如何利用现有模型进行情感分析，或者如何实现一个基本的问答系统。我期待书中能够包含一些理论与实践相结合的案例分析，让我能够看到NLP技术是如何落地到具体产品中的，以及它所带来的价值。我希望这本书能帮助我建立起对NLP技术的宏观认知，并对未来产品的智能化方向有更清晰的判断。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对于“机器如何理解和生成人类语言”这个话题充满了好奇，这不仅仅是技术问题，更触及到人类智能的本质。我并非科班出身的程序员，对代码的理解尚可，但对于算法和模型的深入研究则相对欠缺。《Java自然语言处理》这本书的书名，精准地触及了我的兴趣点。我期待它能提供一个相对平易近人的入口，让我能够窥探NLP的奥秘。我希望这本书能从最基础的文本表示方法讲起，例如如何将文字转化为计算机能够理解的数字形式，再逐步深入到更复杂的模型，比如如何让机器学会理解句子的含义、识别文本中的情感倾向，甚至模仿人类的写作风格。我尤其关心书中是否会介绍一些经典的NLP算法，并以Java语言为载体进行讲解。我并非要求书中提供极其深奥的数学推导，而是希望能够理解算法的逻辑和思想，以及它们是如何在实际应用中解决问题的。我期待书中能够包含一些能够激发我进一步探索的例子，让我看到NLP不仅仅是抽象的概念，而是能够解决真实世界挑战的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

很好的求，活动时购买价格划算

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好～～。。。。。。。。。。。。

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帮人买的

评分☆☆☆☆☆

Java自然语言处理

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买了还没看！！！

评分☆☆☆☆☆

很经典，很不错的书，值得。

评分☆☆☆☆☆

有助于深入理解和算法

评分☆☆☆☆☆

原生态的C语言用于自然语言处理，很期待

评分☆☆☆☆☆

书不错，就是快递包装太烂了，用纸盒包的，拿到手，纸盒直接烂掉了，但是这个不怪送货员，怪京东打包的时候没有打好或者运输途中出现了乱扔包裹的现象！