Python文本分析（原書第2版）

　　面對自然語言處理和文本分析應(yīng)用，解決問題的正確技術(shù)是什么？文本摘要如何真正有效？哪些才是解決多類文本分類的框架？《Python文本分析（原書第2版）》通過將數(shù)學(xué)和理論概念與現(xiàn)實用例的Python實現(xiàn)相結(jié)合，全面介紹了文本分析的相關(guān)概念、技術(shù)、工具及實踐，可幫助你快速掌握文本分析技術(shù)，解決實際問題。《Python文本分析（原書第2版）》首先介紹與文本分析相關(guān)的自然語言基本概念以及Python語言的特點、特性和常用功能，然后結(jié)合示例代碼詳細闡述文本理解與處理、文本分類、文本摘要、文本相似度與聚類、語義與情感分析等內(nèi)容。通過《Python文本分析（原書第2版）》，你可以全面掌握文本分析的基礎(chǔ)技術(shù)和機器學(xué)習(xí)的一些經(jīng)典方法，包括SVM、貝葉斯分類器、k-均值聚類、層次聚類等，為進一步的學(xué)習(xí)和研究奠定基礎(chǔ)?！禤ython文本分析（原書第2版）》介紹了Python中的自然語言處理（NLP），以及如何設(shè)置健壯的環(huán)境來完成文本分析。《Python文本分析（原書第2版）》本版基于NLP的新趨勢對上一版進行了重大的修改，并引入幾個重要的變化和新的主題。你將通過實際案例了解如何使用Python中的先進NLP框架，配合機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型進行有監(jiān)督的情感分析?！禤ython文本分析（原書第2版）》首先回顧了Python以及字符串和文本數(shù)據(jù)相關(guān)的NLP基礎(chǔ)知識，接著介紹了文本數(shù)據(jù)的工程表示方法，包括傳統(tǒng)的統(tǒng)計模型和新的基于深度學(xué)習(xí)的嵌入模型?！禤ython文本分析（原書第2版）》中還討論了文本解析和處理方面的改進技術(shù)與新方法?！禤ython文本分析（原書第2版）》對文本摘要和主題模型的內(nèi)容進行了全面改寫，展示了如何在有趣的數(shù)據(jù)集-NIPS會議論文數(shù)據(jù)集上下文中構(gòu)建、調(diào)整和解釋主題模型。此外，《Python文本分析（原書第2版）》通過一個電影推薦系統(tǒng)實例介紹了文本相似度技術(shù)，以及使用有監(jiān)督和無監(jiān)督技術(shù)的情感分析?！禤ython文本分析（原書第2版）》還有一章專門討論語義分析，你將看到如何從頭開始構(gòu)建自己的命名實體識別（NER）系統(tǒng)。雖然本版的總體結(jié)構(gòu)保持不變，但整個代碼庫、模塊和章節(jié)都已更新到Python3.x版本。

　　迪潘簡·薩卡爾（Dianjan Sarkar）是紅帽（Red Hat）公司的數(shù)據(jù)科學(xué)家、暢銷書作者、顧問和培訓(xùn)師。他曾在多家初創(chuàng)公司以及《財富》500強公司（如英特爾）任職并提供咨詢服務(wù)，主要致力于利用數(shù)據(jù)科學(xué)、高級分析、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)來構(gòu)建大規(guī)模智能系統(tǒng)。他擁有數(shù)據(jù)科學(xué)和軟件工程專業(yè)的碩士學(xué)位，是自學(xué)教育和大規(guī)模開放在線課程的堅定支持者。他目前涉足開源產(chǎn)品領(lǐng)域，致力于提高全球開發(fā)人員的生產(chǎn)力。閆龍川，碩士，國家電網(wǎng)公司信息通信分公司高級工程師，信息通信技術(shù)專家，主要從事電力信息通信系統(tǒng)運行管理工作，研究興趣包括深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、自然語言處理、云計算及數(shù)據(jù)中心管理等。高德荃，博士，國家電網(wǎng)公司信息通信分公司高級工程師，主要從事電力信息通信系統(tǒng)運行分析工作，研究興趣包括機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)、地理空間分析等。李君婷，碩士，國家電網(wǎng)公司信息通信分公司工程師，主要從事電力信息通信運維數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、項目管理等工作，研究興趣包括機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、顛覆性創(chuàng)新等。