Java自然語言處理 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] 理查德·裏斯（Richard，M，Reese） 著，鄒偉 孫逢舉譯 譯

圖書標籤:

• Java
• 自然語言處理
• NLP
• 文本分析
• 機器學習
• 數據挖掘
• 人工智能
• 計算機科學
• 編程
• 算法
• 信息檢索

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111592112

版次：1

商品編碼：12328962

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 智能係統與技術叢書

開本：16開

齣版時間：2018-03-01

用紙：膠版紙

頁數：193

內容簡介

自然語言處理（NLP）是應用程序開發的重要領域，在解決實際問題中起著越來越重要的作用。NLP任務支持的自然語言可訪問應用程序需求顯著增。本書將探索如何使用諸如全文本搜索、專有名稱識彆、聚類、標記、信息提取、匯總等方法自主組織文本。書中涵蓋瞭NLP的概念，即使沒有統計或自然語言處理背景的人也可以理解它。

作者簡介

bout the Author
作者簡介
Richard M. Reese曾就職於學術界和工業界。他曾在電信和航天工業領域工作17年，期間曾擔任研發、軟件開發、監督和培訓等多個職位。他目前任教於塔爾頓州立大學，運用他多年來積纍的行業經驗來完善他的課程。
Richard曾齣版過關於Java和C的書籍，他使用簡潔易用的方法討論主題，這些書籍包括《EJB 3.1 Cookbook》，有關Java 7和Java 8的新功能、Java認證以及jMonkey引擎，以及一本關於C指針的書。
我要感謝我的女兒詹妮弗，因她發錶瞭很多評論，並做齣很大貢獻。她的付齣是無價的。

目錄

CONTENTS
目　　錄
譯者序
作者簡介
審校者簡介
前言
第1章　NLP簡介 1
1.1　什麼是NLP 2
1.2　為何使用NLP 3
1.3　NLP的難點 4
1.4　NLP工具匯總 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　文本處理概覽 10
1.5.1　文本分詞 11
1.5.2　文本斷句 12
1.5.3　人物識彆 14
1.5.4　詞性判斷 16
1.5.5　文本分類 17
1.5.6　關係提取 18
1.5.7　方法組閤 20
1.6　理解NLP模型 20
1.6.1　明確目標 20
1.6.2　選擇模型 21
1.6.3　構建、訓練模型 21
1.6.4　驗證模型 22
1.6.5　使用模型 22
1.7　準備數據 22
1.8　本章小結 24
第2章　文本分詞 25
2.1　理解文本分詞 25
2.2　什麼是分詞 26
2.3　一些簡單的Java分詞器 28
2.3.1　使用Scanner類 29
2.3.2　使用split方法 30
2.3.3　使用BreakIterator類 31
2.3.4　使用StreamTokenizer類 32
2.3.5使用StringTokenizer類 34
2.3.6使用Java核心分詞法的性能考慮 34
2.4NLP分詞器的API 34
2.4.1使用OpenNLPTokenizer類分詞器 35
2.4.2使用Stanford分詞器 37
2.4.3訓練分詞器進行文本分詞 41
2.4.4分詞器的比較 44
2.5理解標準化處理 45
2.5.1轉換為小寫字母 45
2.5.2去除停用詞 46
2.5.3詞乾化 49
2.5.4詞形還原 51
2.5.5使用流水綫進行標準化處理 54
2.6本章小結 55
第3章　文本斷句 56
3.1SBD方法 56
3.2SBD難在何處 57
3.3理解LingPipe的HeuristicSen-tenceModel類的SBD規則 59
3.4簡單的Java SBD 60
3.4.1使用正則錶達式 60
3.4.2使用BreakIterator類 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訓練文本斷句模型 78
3.6.1使用訓練好的模型 80
3.6.2使用SentenceDetector-Evaluator類評估模型 81
3.7本章小結 82
第4章　人物識彆 83
4.1NER難在何處 84
4.2NER的方法 84
4.2.1列錶和正則錶達式 85
4.2.2統計分類器 85
4.3使用正則錶達式進行NER 86
4.3.1使用Java的正則錶達式來尋找實體 86
4.3.2使用LingPipe的RegEx-Chunker類 88
4.4使用NLP API 89
4.4.1使用OpenNLP進行NER 89
4.4.2使用Stanford API進行NER 95
4.4.3使用LingPipe進行NER 96
4.5訓練模型 100
4.6本章小結 103
第5章　詞性判斷 104
5.1詞性標注 104
5.1.1詞性標注器的重要性 107
5.1.2詞性標注難在何處 107
5.2使用NLP API 109
5.2.1使用OpenNLP詞性標注器 110
5.2.2使用Stanford詞性標注器 118
5.2.3使用LingPipe詞性標注器 125
5.2.4訓練OpenNLP詞性標注模型 129
5.3本章小結 131
第6章　文本分類 132
6.1文本分類問題 132
6.2情感分析介紹 134
6.3文本分類技術 135
6.4使用API進行文本分類 136
6.4.1OpenNLP的使用 136
6.4.2Stanford API的使用 140
6.4.3使用LingPipe進行文本分類 145
6.5本章小結 152
第7章　關係提取 153
7.1關係類型 154
7.2理解解析樹 155
7.3關係提取的應用 156
7.4關係提取 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判斷共指消解的實體 166
7.6問答係統的關係提取 168
7.6.1判斷單詞依賴關係 169
7.6.2判斷問題類型 170
7.6.3搜索答案 171
7.7本章小結 173
第8章　方法組閤 174
8.1準備數據 175
8.1.1使用Boilerpipe從HTML中提取文本 175
8.1.2使用POI從Word文檔中提取文本 177
8.1.3使用PDFBox從PDF文檔中提取文本 181
8.2流水綫 182
8.2.1使用Stanford流水綫 182
8.2.2在Standford流水綫中使用多核處理器 187
8.3創建一個文本搜索的流水綫 188
8.4本章小結 193

前言/序言

PREFACE前　　言自然語言處理（NLP）已用於解決各種各樣的問題，包括對搜索引擎的支持，對網頁文本的總結與分類，以及結閤機器學習技術解決諸如語音識彆、查詢分析等問題。它已經在任何包含有用信息的文件中使用。
NLP用於增強應用程序的實用性和功能，主要通過簡化用戶輸入以及將文本轉換成更加可用的形式來實現。實際上，NLP能夠處理各種來源的文本，使用一係列核心NLP任務從文本中轉化或提取信息。
本書重點介紹NLP應用中可能遇到的核心NLP任務，每個NLP任務都從問題的描述以及可應用領域開始。介紹每項任務中比較睏難的問題，以便你能更好地理解問題。隨後通過使用大量的Java技術和API來支持NLP任務。
本書涵蓋內容第1章解釋瞭NLP的重要性和用法。本章以簡單的例子來解釋如何使用NLP技術。
第2章主要討論標記化，標記化是使用更為先進的NLP技術的第一步，本章介紹瞭核心Java和Java NLP標記化API。
第3章證明句子邊界消歧技術是一個重要的NLP任務。這一步是其他許多下遊NLP任務的預處理步驟，其中文本元素不應跨越句子邊界進行分隔。這樣就可以確保所有短語都在一個句子中，並支持詞性分析。
第4章涵蓋瞭通常所說的命名實體識彆。這個任務主要涉及識彆人、地點和文本中相似的實體。該技術是處理查詢和搜索的初始步驟。
第5章說明如何檢測詞性，詞性是文本中的語法元素，例如名詞和動詞。識彆這些元素是確定文本含義和檢測文本內關係的重要步驟。
第6章證明文本分類對於垃圾郵件檢測和情感分析等任務非常有用。此外，本章也對支持文本分類的NLP技術進行瞭調查和說明。
第7章演示解析樹。解析樹可應用於很多目的，其中包括信息提取。信息提取擁有這些元素之間關係的信息。通過一個實現簡單查詢的例子來說明這個過程。
第8章包含從各種類型的文件（如PDF和Word文件）中提取數據的技術。接下來主要介紹瞭如何將以前的NLP技術結閤至一個管道中以解決更大的問題。
閱讀本書的技術準備Java SDK 7用於說明NLP技術。各種NLP API是必需的並可以隨時下載。IDE可選擇，並不做強製要求。
本書讀者對象對NLP技術感興趣的、有Java經驗的開發人員會發現這本書很有用。不需要事先具備NLP知識。

《Java自然語言處理》 深入探索文本數據的奧秘，解鎖智能交互的新篇章 在信息爆炸的時代，如何從海量的文本數據中提取有價值的信息，理解人類語言的細微之處，並構建能夠與人進行自然交流的智能係統，已成為技術發展的重要驅動力。本書《Java自然語言處理》正是一部旨在帶領讀者深入探索這一激動人心領域的力作。它不僅僅是一本技術手冊，更是一份引領您洞察文本世界、掌握前沿NLP技術的指南，幫助您用Java這門強大的編程語言，構建齣具有智慧的應用程序。 本書的核心目標是為讀者提供一個全麵、深入且實用的Java自然語言處理（NLP）學習路徑。我們不滿足於停留在概念的錶層，而是緻力於讓您理解NLP的底層原理，掌握核心算法，並能夠熟練運用各種工具和技術，將理論轉化為實際的應用。本書的內容編排經過精心設計，從基礎概念的鋪墊，到復雜技術的剖析，再到實際項目的演練，層層遞進，確保讀者能夠循序漸進地建立起完整的NLP知識體係。 第一部分：NLP的基石——理解語言的結構與含義 在深入NLP的各個分支之前，理解語言本身的結構和含義是必不可少的。本書的第一部分將為您打下堅實的基礎。我們將從文本的預處理開始，這包括分詞（tokenization）、詞性標注（part-of-speech tagging）、命名實體識彆（named entity recognition）等關鍵步驟。您將瞭解如何使用Java及其豐富的庫（如Stanford CoreNLP, Apache OpenNLP）來高效地完成這些任務。 文本預處理的藝術：我們將詳細闡述為什麼文本預處理如此重要，它如何影響後續NLP任務的準確性。您將學習到各種分詞策略，包括基於字典、基於統計模型和基於深度學習的方法，並理解它們各自的優缺點。詞性標注將帶您領略如何識彆名詞、動詞、形容詞等詞語在句子中的角色，這對於理解句子結構至關重要。命名實體識彆則聚焦於從文本中提取齣人名、地名、組織機構名等有意義的實體，這在信息抽取、問答係統等領域有著廣泛的應用。 詞匯與語義的探索：文本的意義不僅僅在於詞語的組閤，更在於詞語本身所蘊含的語義信息。本書將深入探討詞嚮量（word embeddings）的概念，例如Word2Vec, GloVe等，並解釋它們如何將離散的詞語映射到連續的嚮量空間，從而捕捉詞語之間的語義關係。您將學習如何利用這些詞嚮量來計算詞語的相似度，進行詞語類比，甚至理解同義詞和反義詞。我們還將觸及詞義消歧（word sense disambiguation），解決一個詞語在不同語境下可能具有不同含義的問題。 句法分析的精妙：理解句子的語法結構是理解句子含義的關鍵。本書將介紹句法分析的兩種主要方法：成分句法分析（constituency parsing）和依存句法分析（dependency parsing）。您將學習如何構建句法樹，識彆句子中的主語、謂語、賓語等成分，以及詞語之間的語法依存關係。這將幫助您理解句子是如何由更小的語法單位構成的，以及這些單位之間是如何相互關聯的。 第二部分：NLP的進階——掌握核心技術與算法 在奠定基礎之後，本書將帶領您進入NLP的核心技術領域，為您揭示更高級的算法和模型。我們將涵蓋文本分類、聚類、信息抽取、機器翻譯以及文本生成等關鍵任務，並介紹實現這些任務的常用算法和框架。 文本分類與情感分析：文本分類是NLP中最常見的任務之一，例如將新聞文章分類到不同的主題，或將用戶評論分類為正麵、負麵或中性。本書將介紹包括樸素貝葉斯、支持嚮量機（SVM）以及基於深度學習的捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）在內的多種文本分類算法。情感分析作為文本分類的一個重要分支，我們將深入探討如何利用NLP技術來識彆文本中所錶達的情感傾嚮，這對於市場調研、輿情監測等具有重要的商業價值。 信息抽取與知識圖譜：從非結構化的文本中提取結構化的信息是NLP的重要目標。本書將講解如何進行關係抽取（relation extraction），識彆文本中實體之間的關係，例如“蘋果公司”和“史蒂夫·喬布斯”之間的“創始人”關係。我們還將探討如何構建知識圖譜，將抽取到的實體和關係組織起來，形成一個可查詢和推理的知識網絡。這對於智能問答、推薦係統等應用至關重要。 序列標注與語言模型：序列標注任務，如詞性標注和命名實體識彆，是NLP的基礎。本書將深入講解條件隨機場（CRF）等經典的序列標注模型，並重點介紹基於循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）的深度學習模型，它們在處理序列數據方麵錶現齣色。語言模型是理解和生成文本的關鍵，我們將介紹N-gram模型以及更先進的基於神經網絡的語言模型，並探討它們在文本生成、語音識彆等領域的應用。 機器翻譯與文本生成：機器翻譯是NLP領域最具挑戰性的任務之一，它旨在將一種語言的文本自動翻譯成另一種語言。本書將介紹傳統的統計機器翻譯方法，並重點講解基於深度學習的端到端神經機器翻譯（NMT）模型，如Seq2Seq模型和Transformer模型。此外，我們還將探討文本生成技術，包括如何利用語言模型生成連貫、有意義的文本，這在對話係統、內容創作等領域有著廣闊的應用前景。 第三部分：實戰演練——用Java構建NLP應用 理論的學習固然重要，但將其付諸實踐纔是檢驗學習成果的最終標準。本書的第三部分將帶領您動手實踐，利用Java和各種NLP庫，構建齣具有實際功能的NLP應用程序。 Java NLP庫的深入剖析：我們將詳細介紹Java生態係統中主流的NLP庫，包括Stanford CoreNLP、Apache OpenNLP、NLTK（通過Jython或Py4J集成）、以及一些深度學習框架（如Deeplearning4j）在NLP領域的應用。您將學習如何安裝、配置和使用這些庫，並掌握它們提供的豐富API，以完成各種NLP任務。 構建智能問答係統：智能問答係統是NLP領域的熱點應用。本書將指導您如何利用NLP技術，構建一個能夠理解用戶問題並從知識庫或文本集閤中找到答案的問答係統。您將學習如何進行問題解析、信息檢索、答案抽取等關鍵步驟。 開發情感分析工具：您將學會如何利用Java和NLP庫，開發一個能夠自動分析文本情感傾嚮的工具，例如分析社交媒體評論、産品評價等。這將涉及文本預處理、特徵提取、模型訓練和評估等全過程。 實現簡單的機器翻譯：雖然構建一個媲美Google Translate的翻譯係統極為復雜，但本書將引導您實現一個簡化的機器翻譯模型，讓您親身體驗機器翻譯的工作原理，並理解其中的挑戰。 探索文本摘要與文本生成：您將學習如何利用NLP技術，從長篇文檔中提取關鍵信息，生成簡潔的文本摘要。同時，您還將嘗試利用語言模型，生成具有一定創造性和連貫性的文本，例如故事片段或簡單的對話。 本書的特色與價值 係統性與全麵性：本書涵蓋瞭NLP從基礎到進階的各個方麵，理論與實踐相結閤，力求為讀者提供一個完整的知識體係。 Java為主導：本書專注於使用Java語言進行NLP開發，對於希望在Java生態係統中進行NLP研究和開發的讀者來說，具有極高的實用價值。 豐富的代碼示例：每一項技術和算法都配有詳細的Java代碼示例，方便讀者理解和學習。 深入的原理剖析：我們不僅介紹如何使用工具，更深入地剖析算法的原理和背後的數學模型，幫助讀者構建深刻的理解。 前沿技術的引入：本書將介紹包括深度學習在內的NLP領域的前沿技術和最新進展。 無論您是希望在學術領域深入研究，還是希望在工業界開發創新的NLP應用，亦或是僅僅對人工智能和文本處理充滿好奇，本書都將是您不可或缺的學習夥伴。《Java自然語言處理》將助您掌握駕馭文本數據的強大能力，開啓智能語言處理的無限可能。讓我們一起踏上這場精彩的NLP探索之旅！

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛剛接觸Java開發的新手，在學習過程中，我常常思考如何讓我的程序不僅僅是處理枯燥的數據，而是能夠與用戶進行更自然、更智能的交互。聽聞有《Java自然語言處理》這本書，我立刻被吸引住瞭。我理解NLP的核心在於讓計算機能夠理解、解釋甚至生成人類語言，這對於提升用戶體驗和開發更智能的應用至關重要。我迫切想知道，這本書是否能幫助我理解，Java這門強大的編程語言，在NLP領域有哪些獨特的優勢和應用場景？我特彆希望能瞭解一些基礎的NLP技術，比如如何進行文本的分詞、詞性標注、命名實體識彆等，以及如何利用Java庫來實現這些功能。此外，如果書中能介紹一些構建聊天機器人、智能問答係統或者文本分析工具的案例，那將是極大的幫助。我希望這本書能夠循序漸進，從易到難，避免一開始就拋齣過於晦澀的算法和概念。作為新手，我最需要的是清晰的解釋、明確的代碼示例和對實際應用的啓發。我相信，通過這本書的學習，我能夠為我的Java開發之路增添一抹人工智能的色彩。

評分☆☆☆☆☆

從我個人的學習經曆來看，理論知識的學習如果缺乏實踐的支撐，往往容易變得枯燥乏味，難以真正掌握。《Java自然語言處理》這本書，在我看來，提供瞭一個絕佳的結閤點。我對於如何讓程序具備“思考”和“交流”的能力充滿憧憬，而NLP正是實現這一目標的橋梁。我希望這本書能為我提供一個清晰的學習路徑，從Java語言的基礎齣發，逐步引入NLP的核心概念和技術。我期待書中能夠詳細講解如何使用Java來處理文本數據，如何構建詞匯錶，如何實現分詞、詞性標注等預處理步驟。更重要的是，我希望書中能夠介紹一些主流的NLP模型，比如隱馬爾可夫模型、條件隨機場，甚至深度學習模型，並提供相應的Java代碼實現。我希望通過這些代碼示例，我能夠親手“感受”NLP技術的運作，理解它們在不同場景下的適用性。此外，如果書中能夠包含一些實際的NLP項目，比如構建一個簡單的文本情感分析器或者一個基於關鍵詞的推薦係統，那將是我學習過程中最寶貴的財富。我希望這本書能夠讓我不僅“知道”NLP是什麼，更能“做到”NLP。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在互聯網行業工作多年的産品經理，我深切體會到自然語言處理在提升産品智能化水平方麵的重要作用。無論是智能客服、內容推薦、還是智能搜索，其背後都離不開強大的NLP技術支撐。我一直有想法去瞭解NLP的底層原理，以便更好地與技術團隊溝通，並能構思齣更具創新性的産品功能。我選擇關注《Java自然語言處理》這本書，是因為Java在企業級應用開發中的廣泛普及，以及我個人對Java技術的熟悉度。我期望這本書能提供一個切入點，讓我能夠理解NLP的核心概念，例如語言模型、詞嚮量、深度學習在NLP中的應用等。更重要的是，我希望書中能夠展示如何利用Java生態係統中的相關工具和框架，去實現一些實際的NLP功能。例如，如何構建一個簡單的文本分類器，如何利用現有模型進行情感分析，或者如何實現一個基本的問答係統。我期待書中能夠包含一些理論與實踐相結閤的案例分析，讓我能夠看到NLP技術是如何落地到具體産品中的，以及它所帶來的價值。我希望這本書能幫助我建立起對NLP技術的宏觀認知，並對未來産品的智能化方嚮有更清晰的判斷。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名非常吸引我，我一直對人工智能以及它與我們日常語言的互動方式非常感興趣。雖然我目前的工作與計算機科學沒有直接關聯，但我一直想深入瞭解“自然語言處理”這個領域。市麵上關於AI的書籍琳琅滿目，但很多都停留在概念介紹層麵，或者過於偏重理論推導，讓我望而卻步。我期待這本書能夠用一種相對易懂的方式，為我打開這扇理解人工智能如何“理解”人類語言的大門。我希望它能從最基礎的概念講起，比如什麼是語言模型，文本是如何被計算機識彆和處理的，再到一些更高級的應用，例如機器翻譯、情感分析、文本摘要等等。我尤其關心這本書是否會提供一些實際的例子和代碼片段，即使我不能親自實踐，也能通過這些示例來加深對理論知識的理解。畢竟，理論知識的學習需要載體，生動的案例和可觸及的代碼無疑是最好的載體。我對Java語言本身並不陌生，所以如果這本書能結閤Java來實現NLP的一些經典算法，那將是再好不過瞭。我希望它不僅僅是講解理論，更能體現齣“實踐齣真知”的理念，讓我看到NLP如何在真實世界中發揮作用。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對於“機器如何理解和生成人類語言”這個話題充滿瞭好奇，這不僅僅是技術問題，更觸及到人類智能的本質。我並非科班齣身的程序員，對代碼的理解尚可，但對於算法和模型的深入研究則相對欠缺。《Java自然語言處理》這本書的書名，精準地觸及瞭我的興趣點。我期待它能提供一個相對平易近人的入口，讓我能夠窺探NLP的奧秘。我希望這本書能從最基礎的文本錶示方法講起，例如如何將文字轉化為計算機能夠理解的數字形式，再逐步深入到更復雜的模型，比如如何讓機器學會理解句子的含義、識彆文本中的情感傾嚮，甚至模仿人類的寫作風格。我尤其關心書中是否會介紹一些經典的NLP算法，並以Java語言為載體進行講解。我並非要求書中提供極其深奧的數學推導，而是希望能夠理解算法的邏輯和思想，以及它們是如何在實際應用中解決問題的。我期待書中能夠包含一些能夠激發我進一步探索的例子，讓我看到NLP不僅僅是抽象的概念，而是能夠解決真實世界挑戰的強大工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書不錯，得好好啃啃瞭……

評分☆☆☆☆☆

內容不錯，質量不錯

評分☆☆☆☆☆

厲害瞭，應該是正品，可以好好學習，物流就是快

評分☆☆☆☆☆

彼岸花敗，塵煙落幕，卻未想，麯終人散。

評分☆☆☆☆☆

概述瞭自然語言處理的一般概念，通過具體實例說明瞭如何提取自然語言文本的特徵以及如何考慮上下文關係來生成文本

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

很好

評分☆☆☆☆☆

快遞也是隔瞭幾天纔到！

評分☆☆☆☆☆

書收到瞭，挺不錯的，印刷不錯。