Python文本分析 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[印度] 迪潘簡·撒卡爾 著，閆龍川 高德荃 李君婷譯 譯

圖書標籤:

• Python
• 文本分析
• 自然語言處理
• NLP
• 數據分析
• 文本挖掘
• 機器學習
• 數據科學
• Python編程
• 文本處理

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111593249

版次：1

商品編碼：12345435

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 數據科學與工程技術叢書

開本：16開

齣版時間：2018-05-01

用紙：膠版紙

頁數：273

內容簡介

本書遵循結構化和綜閤性的方法，介紹瞭文本和語言語法、結構和語義的基礎概念和高級概念。從自然語言和Python的基礎開始，進而學習先進的分析理念和機器學習概念。全麵提供瞭自然語言處理（NLP）和文本分析的主要概念和技術。包含瞭豐富的真實案例實現技術，例如構建分類新聞文章的文本分類係統,使用主題建模和文本摘要分析app或遊戲評論,進行熱門電影概要的聚類分析和電影評論的情感分析。介紹瞭基於Python和流行NLP開源庫和文本分析實用工具，如自然語言工具包（nltk）、gensim、scikit-learn、spaCy和Pattern。

目錄

目錄
譯者序
前言
第1章自然語言基礎
1.1自然語言
1.1.1什麼是自然語言
1.1.2語言哲學
1.1.3語言習得和用法
1.2語言學
1.3語言句法和結構
1.3.1詞
1.3.2短語
1.3.3從句
1.3.4語法
1.3.5語序類型學
1.4語言語義
1.4.1詞匯語義關係
1.4.2語義網絡和模型
1.4.3語義錶示
1.5文本語料庫
1.5.1文本語料庫標注及使用
1.5.2熱門的語料庫
1.5.3訪問文本語料庫
1.6自然語言處理
1.6.1機器翻譯
1.6.2語音識彆係統
1.6.3問答係統
1.6.4語境識彆與消解
1.6.5文本摘要
1.6.6文本分類
1.7文本分析
1.8小結
第2章Python語言迴顧
2.1瞭解Python
2.1.1Python之禪
2.1.2應用：何時使用Python
2.1.3缺點：何時不用Python
2.1.4Python實現和版本
2.2安裝和設置
2.2.1用哪個Python版本
2.2.2用哪個操作係統
2.2.3集成開發環境
2.2.4環境設置
2.2.5虛擬環境
2.3Python句法和結構
2.4數據結構和類型
2.4.1數值類型
2.4.2字符串
2.4.3列錶
2.4.4集閤
2.4.5字典
2.4.6元組
2.4.7文件
2.4.8雜項
2.5控製代碼流
2.5.1條件結構
2.5.2循環結構
2.5.3處理異常
2.6函數編程
2.6.1函數
2.6.2遞歸函數
2.6.3匿名函數
2.6.4迭代器
2.6.5分析器
2.6.6生成器
2.6.7itertools和functools模塊
2.7類
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小結
第3章處理和理解文本
3.1文本切分
3.1.1句子切分
3.1.2詞語切分
3.2文本規範化
3.2.1文本清洗
3.2.2文本切分
3.2.3刪除特殊字符
3.2.4擴展縮寫詞
3.2.5大小寫轉換
3.2.6刪除停用詞
3.2.7詞語校正
3.2.8詞乾提取
3.2.9詞形還原
3.3理解文本句法和結構
3.3.1安裝必要的依賴項
3.3.2機器學習重要概念
3.3.3詞性標注
3.3.4淺層分析
3.3.5基於依存關係的分析
3.3.6基於成分結構的分析
3.4小結
第4章文本分類
4.1什麼是文本分類
4.2自動文本分類
4.3文本分類的藍圖
4.4文本規範化處理
4.5特徵提取
4.5.1詞袋模型
4.5.2TF�睮DF模型
4.5.3高級詞嚮量模型
4.6分類算法
4.6.1多項式樸素貝葉斯
4.6.2支持嚮量機
4.7評估分類模型
4.8建立一個多類分類係統
4.9應用
4.10小結
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文檔
5.2.2文本規範化
5.2.3特徵提取
5.2.4特徵矩陣
5.2.5奇異值分解
5.3文本規範化
5.4特徵提取
5.5關鍵短語提取
5.5.1搭配
5.5.2基於權重標簽的短語提取
5.6主題建模
5.6.1隱含語義索引
5.6.2隱含Dirichlet分布
5.6.3非負矩陣分解
5.6.4從産品評論中提取主題
5.7自動文檔摘要
5.7.1隱含語義分析
5.7.2TextRank算法
5.7.3生成産品說明摘要
5.8小結
第6章文本相似度和聚類
6.1重要概念
6.1.1信息檢索
6.1.2特徵工程
6.1.3相似度測量
6.1.4無監督的機器學習算法
6.2文本規範化
6.3特徵提取
6.4文本相似度
6.5詞項相似度分析
6.5.1漢明距離
6.5.2曼哈頓距離
6.5.3歐幾裏得距離
6.5.4萊文斯坦編輯距離
6.5.5餘弦距離和相似度
6.6文檔相似度分析
6.6.1餘弦相似度
6.6.2海靈格-巴塔恰亞距離
6.6.3Okapi BM25排名
6.7文檔聚類
6.8最佳影片聚類分析
6.8.1k�瞞eans聚類
6.8.2近鄰傳播聚類
6.8.3沃德凝聚層次聚類
6.9小結
第7章語義與情感分析
7.1語義分析
7.2探索WordNet
7.2.1理解同義詞集
7.2.2分析詞匯的語義關係
7.3詞義消歧
7.4命名實體識彆
7.5分析語義錶徵
7.5.1命題邏輯
7.5.2一階邏輯
7.6情感分析
7.7IMDb電影評論的情感分析
7.7.1安裝依賴程序包
7.7.2準備數據集
7.7.3有監督的機器學習技術
7.7.4無監督的詞典技術
7.7.5模型性能比較
7.8小結

前言/序言

前言

從高中開始接觸數學和統計學以來，我就一直對數字著迷。分析學（analytics）、數據科學以及最近的文本分析技術均齣現較晚，大概是在幾年前，當時關於大數據（big data）和數據分析的炒作越來越猛烈，甚至有些瘋狂。就個人而言，我認為其中很多都是過度炒作，但是也有一些令人興奮的東西，因為這些技術在新工作、新發現以及解決人們先前認為不可能解決的問題方麵展現瞭巨大的可能性。
自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）一直深深吸引著我，因為人腦科學和人類認知能力確實令人著迷。如果嘗試在機器中重塑這種傳遞信息、復雜思維和情緒的能力，那一定是令人驚喜的。當然，盡管我們在認知計算（cognitive computing）和人工智能（Artificial Intelligence，AI）方麵的發展突飛猛進，但現在尚且無法實現這一點。僅通過圖靈測試可能是不夠的，機器真正能復製人的方方麵麵嗎？
當今，對於NLP和文本分析應用，迫切需求從非結構化、原始文本數據中提取有用信息和可行見解的能力。到目前為止，我一直在努力解決各種問題，麵臨諸多挑戰，並隨著時間的推移吸取瞭各種各樣的經驗教訓。本書涵蓋瞭我在文本分析領域學到的大部分知識，僅僅從一堆文本文檔中建立一個花哨的詞雲是不夠的。
在學習文本分析方麵，最大的問題或許不是信息缺乏，而是信息過多，通常這稱為信息過載（information overload）。海量的資源、文檔、論文、書籍和期刊包含瞭大量的理論資料、概念、技術和算法，它們常常使該領域的新手不知所措。解決問題的正確技術是什麼？文本摘要如何真正有效？哪些纔是解決多類文本分類的框架？通過將數學和理論概念與現實用例的Python實現相結閤，本書嘗試解決這個問題，並幫助讀者避免迄今為止我所遇到的一些急迫問題。
本書采用瞭全麵的和結構化的介紹方法。首先，它在前幾章中介紹瞭自然語言理解和Python結構的基礎知識。熟悉瞭基礎知識之後，其餘章節將解決文本分析中的一些有趣問題，包括文本分類、聚類、相似性分析、文本摘要和主題模型。本書還將分析文本的結構、語義、情感和觀點。對於每個主題，將介紹基本概念，並使用一些現實世界中的場景和數據來實現涵蓋每個概念的技術。本書的構想是呈現一幅文本分析和NLP的藍海，並提供必要的工具、技術和知識以處理和解決工作中遇到的問題。我希望你能覺得本書很有幫助，並祝你在文本分析的世界中旅途愉快！

Python文本分析：洞悉語言的深度之鑰 在信息爆炸的時代，文字如同奔騰不息的河流，承載著知識、情感、觀點和決策。然而，要從中汲取有價值的信息，就需要一雙能夠穿透文字錶象、理解其深層含義的“眼睛”。《Python文本分析》正是這樣一把鑰匙，它將帶領讀者踏上一段精彩紛呈的旅程，解鎖文本數據的巨大潛力。 本書並非僅僅羅列一堆代碼，而是緻力於構建一種全新的思維方式。它關注的是如何利用Python這一強大的編程語言，結閤其豐富的庫和工具，係統性地、深入地去理解、處理和挖掘海量文本數據所蘊含的價值。我們不再局限於簡單的關鍵詞搜索或信息提取，而是要探索文本的結構、情感、主題、關係，甚至預測趨勢。 第一部分：文本分析的基石——準備與理解 在開始任何深入分析之前，我們首先需要建立起堅實的理論基礎和實踐準備。《Python文本分析》將從最基本的用戶需求齣發，引導讀者理解文本分析的核心概念。我們將探討什麼是文本數據，它的來源、形式以及在不同領域的應用，例如用戶評論情感分析、新聞主題挖掘、社交媒體輿情監控、法律文件審閱、醫療記錄分析等等。 接著，我們會詳細介紹Python在文本分析領域的核心地位，以及為何選擇Python進行這類工作。Python簡潔易學的語法、龐大活躍的社區支持、以及種類繁多的專業庫，都使其成為文本分析的首選語言。我們會重點講解Python的基本數據結構，如字符串、列錶、字典等，以及如何熟練運用它們來處理文本。 隨後，我們將進入文本預處理的精細環節。這是文本分析過程中至關重要的一步，直接影響到分析的準確性和效率。我們會詳細講解各種預處理技術，包括： 分詞 (Tokenization): 將連續的文本切分成有意義的單元，如單詞、標點符號。我們會介紹基於規則的分詞方法，以及更復雜的基於統計模型和深度學習的分詞技術，例如使用jieba庫進行中文分詞，或者使用NLTK、spaCy等處理英文。 去除停用詞 (Stop Word Removal): 識彆並移除那些對文本意義貢獻不大的常見詞語，如“的”、“是”、“在”等，以減少噪音，突齣關鍵信息。我們會提供常用停用詞列錶，並講解如何構建自定義停用詞錶。 詞性標注 (Part-of-Speech Tagging): 為每個詞語分配其詞性，如名詞、動詞、形容詞等。這有助於理解詞語在句子中的功能，並為後續的語義分析提供綫索。 詞形還原/詞乾提取 (Lemmatization/Stemming): 將詞語還原為其基本形式，例如將“running”、“ran”、“runs”都還原為“run”。這有助於將同一詞語的不同變體歸類，避免重復計算。我們會對比Lemmatization和Stemming的區彆，並介紹相關的Python庫。 文本清洗 (Text Cleaning): 包括去除HTML標簽、URL、特殊字符、數字以及處理不規則的文本格式等。我們將學習如何利用正則錶達式 (Regular Expressions) 來高效地完成這些任務。 大小寫轉換 (Case Conversion): 將所有文本統一轉換為大寫或小寫，以避免因大小寫不同而被視為不同的詞語。 第二部分：文本的數值化——為分析鋪平道路 計算機無法直接理解人類語言的含義，因此，我們需要將文本數據轉化為計算機能夠處理的數值形式。這一部分將深入探討文本嚮量化的各種經典方法和現代技術。 詞袋模型 (Bag-of-Words, BoW): 這是最基礎的文本嚮量化方法。它將文本錶示為一個詞語頻率的嚮量，忽略詞語的順序。我們會詳細講解如何構建詞匯錶，計算詞頻，並使用Scikit-learn等庫實現BoW模型。 TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): TF-IDF在BoW的基礎上引入瞭詞語的重要性考量。它通過計算一個詞語在當前文檔中的頻率 (TF) 和它在整個語料庫中的逆文檔頻率 (IDF)，來衡量一個詞語的區分度。我們會深入理解TF-IDF的計算原理，並學習如何使用Python實現。 N-gram 模型: 考慮瞭詞語的順序信息，將連續的N個詞語作為一個單元進行編碼。例如，bigram (2-gram) 會將“Python文本分析”視為“Python 文本”和“文本 分析”兩個單元。這能捕捉到更多的上下文信息。 詞嵌入 (Word Embeddings): 這是當前文本分析領域最前沿的技術之一。它將詞語映射到低維度的實數嚮量空間，使得語義上相近的詞語在嚮量空間中也相近。我們會介紹經典的詞嵌入模型，如 Word2Vec (Skip-gram, CBOW)，以及更先進的 GloVe。我們會重點講解這些模型的原理、如何訓練以及如何使用預訓練的詞嚮量。 文檔嚮量化 (Document Vectorization): 除瞭詞語嚮量化，我們還會探討如何將整個文檔錶示為嚮量，如Doc2Vec等。 第三部分：文本的深度挖掘——揭示隱藏的洞察 一旦文本被轉化為數值形式，我們就可以運用各種機器學習和自然語言處理技術來挖掘其深層含義。 主題建模 (Topic Modeling): 這是一個無監督學習技術，用於發現文本數據中隱藏的主題。我們會詳細介紹 LDA (Latent Dirichlet Allocation) 模型，理解其生成過程和參數含義，並學習如何使用Gensim庫進行主題建模，從而洞察文檔集閤的潛在主題結構。 文本分類 (Text Classification): 將文本分配到預定義的類彆中。我們會介紹各種分類算法，如 樸素貝斯 (Naive Bayes)、支持嚮量機 (SVM)、邏輯迴歸 (Logistic Regression)，以及基於深度學習的分類模型 (如RNN, CNN, Transformer)。我們將學習如何構建訓練集、評估分類器的性能，並進行模型調優。 情感分析 (Sentiment Analysis): 識彆文本中所錶達的情感傾嚮，如積極、消極、中立。我們會探討基於詞典的方法、基於機器學習的方法以及基於深度學習的方法，並介紹相關的Python庫和數據集。 文本聚類 (Text Clustering): 將相似的文本分組，發現文本之間的內在聯係。我們會介紹 K-Means、DBSCAN 等聚類算法，並學習如何評估聚類結果。 關鍵詞提取 (Keyword Extraction): 自動識彆文本中最具代錶性的詞語或短語。我們會介紹基於統計的方法 (如TF-IDF) 和基於圖模型的方法 (如TextRank)。 文本摘要 (Text Summarization): 自動生成文本的簡短概括。我們會區分 抽取式摘要 和 生成式摘要，並介紹相關的算法和工具。 第四部分：高級主題與實踐應用 為瞭使讀者能夠應對更復雜的文本分析挑戰，本書還將深入探討一些高級主題，並結閤實際案例進行講解。 命名實體識彆 (Named Entity Recognition, NER): 識彆文本中具有特定意義的實體，如人名、地名、組織機構名、日期等。我們會介紹基於規則、基於統計模型和基於深度學習的NER方法，並使用SpaCy等庫進行實踐。 關係抽取 (Relation Extraction): 識彆文本中實體之間的語義關係，例如“創始人-公司”、“藥物-疾病”等。 文本相似度計算 (Text Similarity Calculation): 衡量兩個文本之間的相似程度，這在信息檢索、重復文檔檢測等方麵有廣泛應用。我們會介紹基於詞嚮量 (如餘弦相似度) 和基於圖結構的方法。 自然語言生成 (Natural Language Generation, NLG): 從結構化數據生成自然語言文本。 深度學習在文本分析中的應用: 重點介紹 循環神經網絡 (RNN)、長短期記憶網絡 (LSTM)、門控循環單元 (GRU)、捲積神經網絡 (CNN)，以及近年來在NLP領域取得巨大成功的 Transformer 模型及其變種 (如BERT, GPT)。我們將講解這些模型的架構、工作原理，並提供使用PyTorch或TensorFlow等深度學習框架進行文本分析的實踐指導。 實際案例分析: 我們將選取幾個貼近實際應用的案例，例如： 用戶評論情感分析與産品改進建議: 通過分析電商平颱用戶評論，提取用戶對産品各個方麵的滿意度和不滿意點，為産品改進提供數據支持。 新聞文本分類與主題趨勢預測: 對海量新聞報道進行分類，並分析特定主題的齣現頻率和發展趨勢。 社交媒體輿情監控與危機預警: 實時監測社交媒體上的討論，分析公眾對品牌、事件的態度，及時發現潛在的輿情風險。 知識圖譜構建: 從非結構化文本中抽取實體和關係，構建結構化的知識圖譜。 第五部分：工具與最佳實踐 為瞭更好地進行文本分析，熟練掌握相關的Python庫至關重要。本書將貫穿講解以下核心庫： NLTK (Natural Language Toolkit): 最老牌、最全麵的NLP庫之一，提供瞭豐富的文本處理工具。 spaCy: 高效、易用的NLP庫，特彆適閤生産環境，提供瞭先進的NLP功能，如分詞、詞性標注、命名實體識彆等。 Gensim: 專注於主題建模和詞嚮量的庫，提供瞭高效的LDA、Word2Vec等實現。 Scikit-learn: 強大的機器學習庫，提供瞭豐富的文本特徵提取工具 (如CountVectorizer, TfidfVectorizer) 和各種分類、聚類算法。 Pandas: 數據分析的利器，用於數據的讀取、處理和組織，是文本數據處理不可或缺的工具。 NumPy: 數值計算的基礎庫，為數據分析提供高效的數組操作。 Matplotlib & Seaborn: 數據可視化庫，用於展示分析結果，如詞頻分布圖、主題分布圖等。 PyTorch / TensorFlow: 深度學習框架，用於構建和訓練復雜的深度學習模型。 此外，本書還將強調文本分析的最佳實踐，包括： 數據質量的重要性: 如何識彆和處理髒數據，確保分析的可靠性。 模型評估與選擇: 如何選擇閤適的評估指標，以及如何根據實際需求選擇最優模型。 可解釋性與可視化: 如何讓復雜的分析結果更容易理解，並通過可視化手段展示洞察。 處理大規模文本數據: 介紹一些處理大數據集的策略和工具。 倫理考量: 在文本分析過程中，如何關注隱私保護、數據偏見等倫理問題。 《Python文本分析》是一本為所有對文本數據感興趣的讀者準備的書。無論您是數據科學傢、研究人員、軟件工程師，還是對探索語言的奧秘充滿好奇的愛好者，本書都將為您提供一套係統、實用、深入的學習路徑，幫助您成為一名優秀的文本分析師，用Python的魔力，洞悉語言深處的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的讓我對文本分析産生瞭全新的認識。我之前一直認為文本分析是一門非常高深的學科，需要深厚的數學功底和編程技巧。然而，《Python文本分析》這本書用一種非常接地氣的方式，嚮我展示瞭如何利用Python強大的生態係統，輕鬆實現各種文本分析任務。從基本的文本清洗、分詞，到復雜的文本挖掘和情感分析，這本書都提供瞭清晰的步驟和實用的代碼。我特彆喜歡書中關於文本聚類的內容，它詳細介紹瞭K-Means、DBSCAN等算法在文本數據上的應用，並提供瞭直觀的可視化結果，讓我能夠直觀地理解文本之間的相似性。這本書的價值不僅在於它教授瞭多少知識，更在於它如何激發我的動手能力和解決問題的能力。通過跟隨書中的例子，我不僅學會瞭如何使用各種Python庫，更重要的是，我學會瞭如何將這些工具應用到實際的文本分析項目中。這本書給我帶來的不僅僅是知識，更是一種自信和成就感。

評分☆☆☆☆☆

我是一名數據科學領域的從業者，一直尋求能夠高效處理海量文本數據的工具和方法。《Python文本分析》這本書簡直就是我一直在尋找的“寶藏”。它不僅僅是一本介紹Python庫的教程，更是一本深入探討文本數據處理策略和算法的經典之作。書中對於不同文本預處理技術（如各種分詞器、語料庫構建）的比較分析，以及它們在實際應用中對結果的影響，都進行瞭詳盡的闡述，這對於優化分析流程至關重要。我特彆被書中關於主題模型（LDA）的章節所吸引，它不僅清晰地解釋瞭LDA的工作原理，還提供瞭實際操作的代碼，讓我能夠快速地從大量的文檔中發現潛在的主題，這對於內容推薦和知識管理領域的工作極有價值。此外，書中還探討瞭一些更具挑戰性的內容，比如命名實體識彆（NER）和關係抽取，並給齣瞭基於深度學習的實現思路，這讓我看到瞭文本分析在智能問答、信息提取等前沿領域的巨大潛力。這本書的深度和廣度都超乎我的預期，無論是初學者還是有一定經驗的開發者，都能從中獲益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對文學作品和曆史文獻感興趣的普通讀者，一直以來都想嘗試從數據分析的角度去解讀這些文本。《Python文本分析》這本書成為瞭我進入這個領域最理想的起點。作者並沒有使用過於專業化的術語，而是用非常通俗易懂的語言，一步步引導讀者完成文本數據的收集、清洗、以及初步的分析。我最喜歡的部分是關於關鍵詞提取和詞頻統計的章節，它讓我能夠發現一篇篇幅巨大的文獻中隱藏的重要信息。書中提供的代碼示例非常簡潔，即使我對編程不熟悉，也能在參考著書中的代碼，稍微修改一下，就能運行起來，這讓我非常有成就感。我嘗試用書中的方法分析瞭幾篇我喜歡的詩歌，發現瞭一些我從未注意到的重復齣現的意象和詞匯，這極大地豐富瞭我對這些作品的理解。這本書讓我看到瞭文本分析的無限可能性，它不僅僅是技術人員的工具，也是任何對文本數據有好奇心的人的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是我近期遇到的最令人驚喜的一本！我一直對文本分析這個領域充滿好奇，但又擔心它會過於晦澀難懂。然而，《Python文本分析》這本書徹底打消瞭我的顧慮。作者從最基礎的概念講起，循序漸進地介紹瞭文本分析的各個方麵，從數據預處理（如分詞、去除停用詞、詞形還原），到特徵提取（如TF-IDF、詞袋模型），再到各種高級的應用，比如情感分析、主題模型、文本分類等等，內容覆蓋得非常全麵。我特彆欣賞書中詳實的Python代碼示例，每一個概念都伴隨著清晰易懂的代碼實現，讓我能夠親手實踐，加深理解。更重要的是，作者並沒有僅僅停留在理論層麵，而是深入淺齣地解釋瞭各種算法背後的原理，讓我不再是知其然，更能知其所以然。我尤其喜歡關於情感分析的部分，它詳細介紹瞭如何利用詞典和機器學習模型來識彆文本中的情感傾嚮，這對於我理解社交媒體數據和用戶反饋非常有幫助。這本書的排版也很舒服，圖文並茂，讓枯燥的技術內容變得生動有趣。即使我是Python的初學者，也能在書中找到自己的學習路徑。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對自然語言處理（NLP）懷有濃厚興趣的學生，我閱讀瞭市麵上不少相關的書籍，但《Python文本分析》無疑是最能激發我學習熱情的一本。這本書以一種非常友好的方式，將復雜的NLP概念轉化為易於理解的Python代碼。我喜歡作者在講解每個技術點時，都會先提供一個直觀的類比或背景故事，讓我能夠快速抓住核心思想，然後再深入到技術細節。例如，在介紹TF-IDF時，作者用瞭一個生動的例子來解釋“詞頻”和“逆文檔頻率”是如何衡量一個詞在文檔中的重要性的，這讓我一下子就明白瞭。書中還非常貼心地提供瞭很多實用的小技巧和最佳實踐，比如如何選擇閤適的分詞工具，如何處理多語言文本，以及如何對分析結果進行可視化展示，這些細節對於實際項目開發非常有指導意義。我尤其欣賞書中關於文本相似度計算的部分，它介紹瞭多種算法，並對比瞭它們的優缺點，讓我能夠根據具體需求選擇最閤適的方案。這本書就像是一位經驗豐富的導師，陪伴我一步步探索文本分析的奇妙世界。

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一如既往地支持京東！！！！

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