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[印度] 迪潘简·撒卡尔 著，闫龙川 高德荃 李君婷译 译

图书标签:

• Python
• 文本分析
• 自然语言处理
• NLP
• 数据分析
• 文本挖掘
• 机器学习
• 数据科学
• Python编程
• 文本处理

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111593249

版次：1

商品编码：12345435

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 数据科学与工程技术丛书

开本：16开

出版时间：2018-05-01

用纸：胶版纸

页数：273

内容简介

本书遵循结构化和综合性的方法，介绍了文本和语言语法、结构和语义的基础概念和高级概念。从自然语言和Python的基础开始，进而学习先进的分析理念和机器学习概念。全面提供了自然语言处理（NLP）和文本分析的主要概念和技术。包含了丰富的真实案例实现技术，例如构建分类新闻文章的文本分类系统,使用主题建模和文本摘要分析app或游戏评论,进行热门电影概要的聚类分析和电影评论的情感分析。介绍了基于Python和流行NLP开源库和文本分析实用工具，如自然语言工具包（nltk）、gensim、scikit-learn、spaCy和Pattern。

目录

目录
译者序
前言
第1章自然语言基础
1.1自然语言
1.1.1什么是自然语言
1.1.2语言哲学
1.1.3语言习得和用法
1.2语言学
1.3语言句法和结构
1.3.1词
1.3.2短语
1.3.3从句
1.3.4语法
1.3.5语序类型学
1.4语言语义
1.4.1词汇语义关系
1.4.2语义网络和模型
1.4.3语义表示
1.5文本语料库
1.5.1文本语料库标注及使用
1.5.2热门的语料库
1.5.3访问文本语料库
1.6自然语言处理
1.6.1机器翻译
1.6.2语音识别系统
1.6.3问答系统
1.6.4语境识别与消解
1.6.5文本摘要
1.6.6文本分类
1.7文本分析
1.8小结
第2章Python语言回顾
2.1了解Python
2.1.1Python之禅
2.1.2应用：何时使用Python
2.1.3缺点：何时不用Python
2.1.4Python实现和版本
2.2安装和设置
2.2.1用哪个Python版本
2.2.2用哪个操作系统
2.2.3集成开发环境
2.2.4环境设置
2.2.5虚拟环境
2.3Python句法和结构
2.4数据结构和类型
2.4.1数值类型
2.4.2字符串
2.4.3列表
2.4.4集合
2.4.5字典
2.4.6元组
2.4.7文件
2.4.8杂项
2.5控制代码流
2.5.1条件结构
2.5.2循环结构
2.5.3处理异常
2.6函数编程
2.6.1函数
2.6.2递归函数
2.6.3匿名函数
2.6.4迭代器
2.6.5分析器
2.6.6生成器
2.6.7itertools和functools模块
2.7类
2.8使用文本
2.8.1字符串文字
2.8.2字符串操作和方法
2.9文本分析框架
2.10小结
第3章处理和理解文本
3.1文本切分
3.1.1句子切分
3.1.2词语切分
3.2文本规范化
3.2.1文本清洗
3.2.2文本切分
3.2.3删除特殊字符
3.2.4扩展缩写词
3.2.5大小写转换
3.2.6删除停用词
3.2.7词语校正
3.2.8词干提取
3.2.9词形还原
3.3理解文本句法和结构
3.3.1安装必要的依赖项
3.3.2机器学习重要概念
3.3.3词性标注
3.3.4浅层分析
3.3.5基于依存关系的分析
3.3.6基于成分结构的分析
3.4小结
第4章文本分类
4.1什么是文本分类
4.2自动文本分类
4.3文本分类的蓝图
4.4文本规范化处理
4.5特征提取
4.5.1词袋模型
4.5.2TF�睮DF模型
4.5.3高级词向量模型
4.6分类算法
4.6.1多项式朴素贝叶斯
4.6.2支持向量机
4.7评估分类模型
4.8建立一个多类分类系统
4.9应用
4.10小结
第5章文本摘要
5.1文本摘要和信息提取
5.2重要概念
5.2.1文档
5.2.2文本规范化
5.2.3特征提取
5.2.4特征矩阵
5.2.5奇异值分解
5.3文本规范化
5.4特征提取
5.5关键短语提取
5.5.1搭配
5.5.2基于权重标签的短语提取
5.6主题建模
5.6.1隐含语义索引
5.6.2隐含Dirichlet分布
5.6.3非负矩阵分解
5.6.4从产品评论中提取主题
5.7自动文档摘要
5.7.1隐含语义分析
5.7.2TextRank算法
5.7.3生成产品说明摘要
5.8小结
第6章文本相似度和聚类
6.1重要概念
6.1.1信息检索
6.1.2特征工程
6.1.3相似度测量
6.1.4无监督的机器学习算法
6.2文本规范化
6.3特征提取
6.4文本相似度
6.5词项相似度分析
6.5.1汉明距离
6.5.2曼哈顿距离
6.5.3欧几里得距离
6.5.4莱文斯坦编辑距离
6.5.5余弦距离和相似度
6.6文档相似度分析
6.6.1余弦相似度
6.6.2海灵格-巴塔恰亚距离
6.6.3Okapi BM25排名
6.7文档聚类
6.8最佳影片聚类分析
6.8.1k�瞞eans聚类
6.8.2近邻传播聚类
6.8.3沃德凝聚层次聚类
6.9小结
第7章语义与情感分析
7.1语义分析
7.2探索WordNet
7.2.1理解同义词集
7.2.2分析词汇的语义关系
7.3词义消歧
7.4命名实体识别
7.5分析语义表征
7.5.1命题逻辑
7.5.2一阶逻辑
7.6情感分析
7.7IMDb电影评论的情感分析
7.7.1安装依赖程序包
7.7.2准备数据集
7.7.3有监督的机器学习技术
7.7.4无监督的词典技术
7.7.5模型性能比较
7.8小结

前言/序言

前言

从高中开始接触数学和统计学以来，我就一直对数字着迷。分析学（analytics）、数据科学以及最近的文本分析技术均出现较晚，大概是在几年前，当时关于大数据（big data）和数据分析的炒作越来越猛烈，甚至有些疯狂。就个人而言，我认为其中很多都是过度炒作，但是也有一些令人兴奋的东西，因为这些技术在新工作、新发现以及解决人们先前认为不可能解决的问题方面展现了巨大的可能性。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）一直深深吸引着我，因为人脑科学和人类认知能力确实令人着迷。如果尝试在机器中重塑这种传递信息、复杂思维和情绪的能力，那一定是令人惊喜的。当然，尽管我们在认知计算（cognitive computing）和人工智能（Artificial Intelligence，AI）方面的发展突飞猛进，但现在尚且无法实现这一点。仅通过图灵测试可能是不够的，机器真正能复制人的方方面面吗？
当今，对于NLP和文本分析应用，迫切需求从非结构化、原始文本数据中提取有用信息和可行见解的能力。到目前为止，我一直在努力解决各种问题，面临诸多挑战，并随着时间的推移吸取了各种各样的经验教训。本书涵盖了我在文本分析领域学到的大部分知识，仅仅从一堆文本文档中建立一个花哨的词云是不够的。
在学习文本分析方面，最大的问题或许不是信息缺乏，而是信息过多，通常这称为信息过载（information overload）。海量的资源、文档、论文、书籍和期刊包含了大量的理论资料、概念、技术和算法，它们常常使该领域的新手不知所措。解决问题的正确技术是什么？文本摘要如何真正有效？哪些才是解决多类文本分类的框架？通过将数学和理论概念与现实用例的Python实现相结合，本书尝试解决这个问题，并帮助读者避免迄今为止我所遇到的一些急迫问题。
本书采用了全面的和结构化的介绍方法。首先，它在前几章中介绍了自然语言理解和Python结构的基础知识。熟悉了基础知识之后，其余章节将解决文本分析中的一些有趣问题，包括文本分类、聚类、相似性分析、文本摘要和主题模型。本书还将分析文本的结构、语义、情感和观点。对于每个主题，将介绍基本概念，并使用一些现实世界中的场景和数据来实现涵盖每个概念的技术。本书的构想是呈现一幅文本分析和NLP的蓝海，并提供必要的工具、技术和知识以处理和解决工作中遇到的问题。我希望你能觉得本书很有帮助，并祝你在文本分析的世界中旅途愉快！

Python文本分析：洞悉语言的深度之钥 在信息爆炸的时代，文字如同奔腾不息的河流，承载着知识、情感、观点和决策。然而，要从中汲取有价值的信息，就需要一双能够穿透文字表象、理解其深层含义的“眼睛”。《Python文本分析》正是这样一把钥匙，它将带领读者踏上一段精彩纷呈的旅程，解锁文本数据的巨大潜力。 本书并非仅仅罗列一堆代码，而是致力于构建一种全新的思维方式。它关注的是如何利用Python这一强大的编程语言，结合其丰富的库和工具，系统性地、深入地去理解、处理和挖掘海量文本数据所蕴含的价值。我们不再局限于简单的关键词搜索或信息提取，而是要探索文本的结构、情感、主题、关系，甚至预测趋势。 第一部分：文本分析的基石——准备与理解 在开始任何深入分析之前，我们首先需要建立起坚实的理论基础和实践准备。《Python文本分析》将从最基本的用户需求出发，引导读者理解文本分析的核心概念。我们将探讨什么是文本数据，它的来源、形式以及在不同领域的应用，例如用户评论情感分析、新闻主题挖掘、社交媒体舆情监控、法律文件审阅、医疗记录分析等等。 接着，我们会详细介绍Python在文本分析领域的核心地位，以及为何选择Python进行这类工作。Python简洁易学的语法、庞大活跃的社区支持、以及种类繁多的专业库，都使其成为文本分析的首选语言。我们会重点讲解Python的基本数据结构，如字符串、列表、字典等，以及如何熟练运用它们来处理文本。 随后，我们将进入文本预处理的精细环节。这是文本分析过程中至关重要的一步，直接影响到分析的准确性和效率。我们会详细讲解各种预处理技术，包括： 分词 (Tokenization): 将连续的文本切分成有意义的单元，如单词、标点符号。我们会介绍基于规则的分词方法，以及更复杂的基于统计模型和深度学习的分词技术，例如使用jieba库进行中文分词，或者使用NLTK、spaCy等处理英文。 去除停用词 (Stop Word Removal): 识别并移除那些对文本意义贡献不大的常见词语，如“的”、“是”、“在”等，以减少噪音，突出关键信息。我们会提供常用停用词列表，并讲解如何构建自定义停用词表。 词性标注 (Part-of-Speech Tagging): 为每个词语分配其词性，如名词、动词、形容词等。这有助于理解词语在句子中的功能，并为后续的语义分析提供线索。 词形还原/词干提取 (Lemmatization/Stemming): 将词语还原为其基本形式，例如将“running”、“ran”、“runs”都还原为“run”。这有助于将同一词语的不同变体归类，避免重复计算。我们会对比Lemmatization和Stemming的区别，并介绍相关的Python库。 文本清洗 (Text Cleaning): 包括去除HTML标签、URL、特殊字符、数字以及处理不规则的文本格式等。我们将学习如何利用正则表达式 (Regular Expressions) 来高效地完成这些任务。 大小写转换 (Case Conversion): 将所有文本统一转换为大写或小写，以避免因大小写不同而被视为不同的词语。 第二部分：文本的数值化——为分析铺平道路 计算机无法直接理解人类语言的含义，因此，我们需要将文本数据转化为计算机能够处理的数值形式。这一部分将深入探讨文本向量化的各种经典方法和现代技术。 词袋模型 (Bag-of-Words, BoW): 这是最基础的文本向量化方法。它将文本表示为一个词语频率的向量，忽略词语的顺序。我们会详细讲解如何构建词汇表，计算词频，并使用Scikit-learn等库实现BoW模型。 TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): TF-IDF在BoW的基础上引入了词语的重要性考量。它通过计算一个词语在当前文档中的频率 (TF) 和它在整个语料库中的逆文档频率 (IDF)，来衡量一个词语的区分度。我们会深入理解TF-IDF的计算原理，并学习如何使用Python实现。 N-gram 模型: 考虑了词语的顺序信息，将连续的N个词语作为一个单元进行编码。例如，bigram (2-gram) 会将“Python文本分析”视为“Python 文本”和“文本 分析”两个单元。这能捕捉到更多的上下文信息。 词嵌入 (Word Embeddings): 这是当前文本分析领域最前沿的技术之一。它将词语映射到低维度的实数向量空间，使得语义上相近的词语在向量空间中也相近。我们会介绍经典的词嵌入模型，如 Word2Vec (Skip-gram, CBOW)，以及更先进的 GloVe。我们会重点讲解这些模型的原理、如何训练以及如何使用预训练的词向量。 文档向量化 (Document Vectorization): 除了词语向量化，我们还会探讨如何将整个文档表示为向量，如Doc2Vec等。 第三部分：文本的深度挖掘——揭示隐藏的洞察 一旦文本被转化为数值形式，我们就可以运用各种机器学习和自然语言处理技术来挖掘其深层含义。 主题建模 (Topic Modeling): 这是一个无监督学习技术，用于发现文本数据中隐藏的主题。我们会详细介绍 LDA (Latent Dirichlet Allocation) 模型，理解其生成过程和参数含义，并学习如何使用Gensim库进行主题建模，从而洞察文档集合的潜在主题结构。 文本分类 (Text Classification): 将文本分配到预定义的类别中。我们会介绍各种分类算法，如 朴素贝斯 (Naive Bayes)、支持向量机 (SVM)、逻辑回归 (Logistic Regression)，以及基于深度学习的分类模型 (如RNN, CNN, Transformer)。我们将学习如何构建训练集、评估分类器的性能，并进行模型调优。 情感分析 (Sentiment Analysis): 识别文本中所表达的情感倾向，如积极、消极、中立。我们会探讨基于词典的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法，并介绍相关的Python库和数据集。 文本聚类 (Text Clustering): 将相似的文本分组，发现文本之间的内在联系。我们会介绍 K-Means、DBSCAN 等聚类算法，并学习如何评估聚类结果。 关键词提取 (Keyword Extraction): 自动识别文本中最具代表性的词语或短语。我们会介绍基于统计的方法 (如TF-IDF) 和基于图模型的方法 (如TextRank)。 文本摘要 (Text Summarization): 自动生成文本的简短概括。我们会区分 抽取式摘要 和 生成式摘要，并介绍相关的算法和工具。 第四部分：高级主题与实践应用 为了使读者能够应对更复杂的文本分析挑战，本书还将深入探讨一些高级主题，并结合实际案例进行讲解。 命名实体识别 (Named Entity Recognition, NER): 识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名、日期等。我们会介绍基于规则、基于统计模型和基于深度学习的NER方法，并使用SpaCy等库进行实践。 关系抽取 (Relation Extraction): 识别文本中实体之间的语义关系，例如“创始人-公司”、“药物-疾病”等。 文本相似度计算 (Text Similarity Calculation): 衡量两个文本之间的相似程度，这在信息检索、重复文档检测等方面有广泛应用。我们会介绍基于词向量 (如余弦相似度) 和基于图结构的方法。 自然语言生成 (Natural Language Generation, NLG): 从结构化数据生成自然语言文本。 深度学习在文本分析中的应用: 重点介绍 循环神经网络 (RNN)、长短期记忆网络 (LSTM)、门控循环单元 (GRU)、卷积神经网络 (CNN)，以及近年来在NLP领域取得巨大成功的 Transformer 模型及其变种 (如BERT, GPT)。我们将讲解这些模型的架构、工作原理，并提供使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架进行文本分析的实践指导。 实际案例分析: 我们将选取几个贴近实际应用的案例，例如： 用户评论情感分析与产品改进建议: 通过分析电商平台用户评论，提取用户对产品各个方面的满意度和不满意点，为产品改进提供数据支持。 新闻文本分类与主题趋势预测: 对海量新闻报道进行分类，并分析特定主题的出现频率和发展趋势。 社交媒体舆情监控与危机预警: 实时监测社交媒体上的讨论，分析公众对品牌、事件的态度，及时发现潜在的舆情风险。 知识图谱构建: 从非结构化文本中抽取实体和关系，构建结构化的知识图谱。 第五部分：工具与最佳实践 为了更好地进行文本分析，熟练掌握相关的Python库至关重要。本书将贯穿讲解以下核心库： NLTK (Natural Language Toolkit): 最老牌、最全面的NLP库之一，提供了丰富的文本处理工具。 spaCy: 高效、易用的NLP库，特别适合生产环境，提供了先进的NLP功能，如分词、词性标注、命名实体识别等。 Gensim: 专注于主题建模和词向量的库，提供了高效的LDA、Word2Vec等实现。 Scikit-learn: 强大的机器学习库，提供了丰富的文本特征提取工具 (如CountVectorizer, TfidfVectorizer) 和各种分类、聚类算法。 Pandas: 数据分析的利器，用于数据的读取、处理和组织，是文本数据处理不可或缺的工具。 NumPy: 数值计算的基础库，为数据分析提供高效的数组操作。 Matplotlib & Seaborn: 数据可视化库，用于展示分析结果，如词频分布图、主题分布图等。 PyTorch / TensorFlow: 深度学习框架，用于构建和训练复杂的深度学习模型。 此外，本书还将强调文本分析的最佳实践，包括： 数据质量的重要性: 如何识别和处理脏数据，确保分析的可靠性。 模型评估与选择: 如何选择合适的评估指标，以及如何根据实际需求选择最优模型。 可解释性与可视化: 如何让复杂的分析结果更容易理解，并通过可视化手段展示洞察。 处理大规模文本数据: 介绍一些处理大数据集的策略和工具。 伦理考量: 在文本分析过程中，如何关注隐私保护、数据偏见等伦理问题。 《Python文本分析》是一本为所有对文本数据感兴趣的读者准备的书。无论您是数据科学家、研究人员、软件工程师，还是对探索语言的奥秘充满好奇的爱好者，本书都将为您提供一套系统、实用、深入的学习路径，帮助您成为一名优秀的文本分析师，用Python的魔力，洞悉语言深处的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我近期遇到的最令人惊喜的一本！我一直对文本分析这个领域充满好奇，但又担心它会过于晦涩难懂。然而，《Python文本分析》这本书彻底打消了我的顾虑。作者从最基础的概念讲起，循序渐进地介绍了文本分析的各个方面，从数据预处理（如分词、去除停用词、词形还原），到特征提取（如TF-IDF、词袋模型），再到各种高级的应用，比如情感分析、主题模型、文本分类等等，内容覆盖得非常全面。我特别欣赏书中详实的Python代码示例，每一个概念都伴随着清晰易懂的代码实现，让我能够亲手实践，加深理解。更重要的是，作者并没有仅仅停留在理论层面，而是深入浅出地解释了各种算法背后的原理，让我不再是知其然，更能知其所以然。我尤其喜欢关于情感分析的部分，它详细介绍了如何利用词典和机器学习模型来识别文本中的情感倾向，这对于我理解社交媒体数据和用户反馈非常有帮助。这本书的排版也很舒服，图文并茂，让枯燥的技术内容变得生动有趣。即使我是Python的初学者，也能在书中找到自己的学习路径。

评分☆☆☆☆☆

我是一名数据科学领域的从业者，一直寻求能够高效处理海量文本数据的工具和方法。《Python文本分析》这本书简直就是我一直在寻找的“宝藏”。它不仅仅是一本介绍Python库的教程，更是一本深入探讨文本数据处理策略和算法的经典之作。书中对于不同文本预处理技术（如各种分词器、语料库构建）的比较分析，以及它们在实际应用中对结果的影响，都进行了详尽的阐述，这对于优化分析流程至关重要。我特别被书中关于主题模型（LDA）的章节所吸引，它不仅清晰地解释了LDA的工作原理，还提供了实际操作的代码，让我能够快速地从大量的文档中发现潜在的主题，这对于内容推荐和知识管理领域的工作极有价值。此外，书中还探讨了一些更具挑战性的内容，比如命名实体识别（NER）和关系抽取，并给出了基于深度学习的实现思路，这让我看到了文本分析在智能问答、信息提取等前沿领域的巨大潜力。这本书的深度和广度都超乎我的预期，无论是初学者还是有一定经验的开发者，都能从中获益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我对文本分析产生了全新的认识。我之前一直认为文本分析是一门非常高深的学科，需要深厚的数学功底和编程技巧。然而，《Python文本分析》这本书用一种非常接地气的方式，向我展示了如何利用Python强大的生态系统，轻松实现各种文本分析任务。从基本的文本清洗、分词，到复杂的文本挖掘和情感分析，这本书都提供了清晰的步骤和实用的代码。我特别喜欢书中关于文本聚类的内容，它详细介绍了K-Means、DBSCAN等算法在文本数据上的应用，并提供了直观的可视化结果，让我能够直观地理解文本之间的相似性。这本书的价值不仅在于它教授了多少知识，更在于它如何激发我的动手能力和解决问题的能力。通过跟随书中的例子，我不仅学会了如何使用各种Python库，更重要的是，我学会了如何将这些工具应用到实际的文本分析项目中。这本书给我带来的不仅仅是知识，更是一种自信和成就感。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对文学作品和历史文献感兴趣的普通读者，一直以来都想尝试从数据分析的角度去解读这些文本。《Python文本分析》这本书成为了我进入这个领域最理想的起点。作者并没有使用过于专业化的术语，而是用非常通俗易懂的语言，一步步引导读者完成文本数据的收集、清洗、以及初步的分析。我最喜欢的部分是关于关键词提取和词频统计的章节，它让我能够发现一篇篇幅巨大的文献中隐藏的重要信息。书中提供的代码示例非常简洁，即使我对编程不熟悉，也能在参考着书中的代码，稍微修改一下，就能运行起来，这让我非常有成就感。我尝试用书中的方法分析了几篇我喜欢的诗歌，发现了一些我从未注意到的重复出现的意象和词汇，这极大地丰富了我对这些作品的理解。这本书让我看到了文本分析的无限可能性，它不仅仅是技术人员的工具，也是任何对文本数据有好奇心的人的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对自然语言处理（NLP）怀有浓厚兴趣的学生，我阅读了市面上不少相关的书籍，但《Python文本分析》无疑是最能激发我学习热情的一本。这本书以一种非常友好的方式，将复杂的NLP概念转化为易于理解的Python代码。我喜欢作者在讲解每个技术点时，都会先提供一个直观的类比或背景故事，让我能够快速抓住核心思想，然后再深入到技术细节。例如，在介绍TF-IDF时，作者用了一个生动的例子来解释“词频”和“逆文档频率”是如何衡量一个词在文档中的重要性的，这让我一下子就明白了。书中还非常贴心地提供了很多实用的小技巧和最佳实践，比如如何选择合适的分词工具，如何处理多语言文本，以及如何对分析结果进行可视化展示，这些细节对于实际项目开发非常有指导意义。我尤其欣赏书中关于文本相似度计算的部分，它介绍了多种算法，并对比了它们的优缺点，让我能够根据具体需求选择最合适的方案。这本书就像是一位经验丰富的导师，陪伴我一步步探索文本分析的奇妙世界。

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还可以吧。。。。。。。。。。。。。。。

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一如既往地支持京东！！！！

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非常好的商品，家里人都很喜欢这个小东西

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一般一般

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