自然語言處理原理與技術實現 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

羅剛 著

圖書標籤:

• 自然語言處理
• NLP
• 文本分析
• 機器學習
• 深度學習
• Python
• 算法
• 數據挖掘
• 人工智能
• 計算語言學

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121286209

版次：1

商品編碼：11948360

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-05-01

用紙：膠版紙

頁數：443

字數：618000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：本書詳細介紹自然語言處理的各個領域，既有理論，也有實現過程。對於打算從事自然語言處理研究的計算機、數學或語言學領域的專業人士，本書是難得的入門教材。

1、原理講解通俗易懂

2、Java實現精彩詳實

3、應用案例真實有用

內容簡介

本書詳細介紹自然語言處理各主要領域的原理以Java 實現，包括中文分詞、詞性標注、依存句法分析等。其中詳細介紹瞭中文分詞和詞性標注的過程及相關算法，如隱馬爾可夫模型等。在自然語言處理的應用領域主要介紹瞭信息抽取、自動文摘、文本分類等領域的基本理論和實現過程，此外還有問答係統、語音識彆等目前應用非常廣泛的領域。在問答係統的介紹中，本書特地介紹瞭聊天機器人的實現過程，從句子理解、句法分析、同義詞提取等方麵揭示聊天機器人的實現原理。

作者簡介

羅剛，獵兔搜索創始人，帶領獵兔搜索技術開發團隊先後開發齣獵兔中文分詞係統、獵兔信息提取係統、獵兔智能垂直搜索係統以及網絡信息監測係統等，實現互聯網信息的采集、過濾、搜索和實時監測。曾編寫齣版《自己動手寫搜索引擎》、《自己動手寫網絡爬蟲》、《使用C#開發搜索引擎》，獲得廣泛好評。在北京和上海等地均有獵兔培訓的學員。張子憲，聊城大學教師、中國礦業大學（北京）博士生，研究方嚮：自動句法分析、機器翻譯。

目錄

第1章　應用自然語言處理技術 1
1．1　付齣與迴報 2
1．1．1　如何開始 2
1．1．2 招聘人員 2
1．1．3 學習 3
1．2 開發環境 3
1．3 技術基礎 4
1．3．1 Java 4
1．3．2 規則方法 5
1．3．3 統計方法 5
1．3．4 計算框架 5
1．3．5 文本挖掘 7
1．3．6 語義庫 7
1．4 本章小結 9
1．5 專業術語 9
第2章　中文分詞原理與實現 11
2．1 接口 12
2．1．1 切分方案 13
2．1．2 詞特徵 13
2．2 查找詞典算法 13
2．2．1 標準Trie樹 14
2．2．2 三叉Trie樹 18
2．2．3 詞典格式 26
2．3 最長匹配中文分詞 27
2．3．1 正嚮最大長度匹配法 28
2．3．2 逆嚮最大長度匹配法 33
2．3．3 處理未登錄串 39
2．3．4 開發分詞 43
2．4 概率語言模型的分詞方法 45
2．4．1 一元模型 47
2．4．2 整閤基於規則的方法 54
2．4．3 錶示切分詞圖 55
2．4．4 形成切分詞圖 62
2．4．5 數據基礎 64
2．4．6 改進一元模型 75
2．4．7 二元詞典 79
2．4．8 完全二叉樹組 85
2．4．9 三元詞典 89
2．4．10 N元模型 90
2．4．11 N元分詞 91
2．4．12 生成語言模型 99
2．4．13 評估語言模型 100
2．4．14 概率分詞的流程與結構 101
2．4．15 可變長N元分詞 102
2．4．16 條件隨機場 103
2．5 新詞發現 103
2．5．1 成詞規則 109
2．6 詞性標注 109
2．6．1 數據基礎 114
2．6．2 隱馬爾可夫模型 115
2．6．3 存儲數據 124
2．6．4 統計數據 131
2．6．5 整閤切分與詞性標注 133
2．6．6 大詞錶 138
2．6．7 詞性序列 138
2．6．8 基於轉換的錯誤學習方法 138
2．6．9 條件隨機場 141
2．7 詞類模型 142
2．8 未登錄詞識彆 144
2．8．1 未登錄人名 144
2．8．2 提取候選人名 145
2．8．3 最長人名切分 153
2．8．4 一元概率人名切分 153
2．8．5 二元概率人名切分 156
2．8．6 未登錄地名 159
2．8．7 未登錄企業名 160
2．9 平滑算法 160
2．10 機器學習的方法 164
2．10．1 最大熵 165
2．10．2 條件隨機場 170
2．11 有限狀態機 171
2．12 地名切分 178
2．12．1 識彆未登錄地名 179
2．12．2 整體流程 185
2．13 企業名切分 187
2．13．1 識彆未登錄詞 188
2．13．2 整體流程 190
2．14 結果評測 190
2．15 本章小結 191
2．16 專業術語 193
第3章　英文分析 194
3．1 分詞 194
3．1．1 句子切分 194
3．1．2 識彆未登錄串 197
3．1．3 切分邊界 198
3．2 詞性標注 199
3．3 重點詞匯 202
3．4 句子時態 203
3．5 本章小結 204
第4章　依存文法分析 205
4．1 句法分析樹 205
4．2 依存文法 211
4．2．1 中文依存文法 211
4．2．2 英文依存文法 220
4．2．3 生成依存樹 232
4．2．4 遍曆 235
4．2．5 機器學習的方法 237
4．3 小結 237
4．4 專業術語 238
第5章　文檔排重 239
5．1 相似度計算 239
5．1．1 夾角餘弦 239
5．1．2 最長公共子串 242
5．1．3 同義詞替換 246
5．1．4 地名相似度 248
5．1．5 企業名相似度 251
5．2 文檔排重 251
5．2．1 關鍵詞排重 251
5．2．2 SimHash 254
5．2．3 分布式文檔排重 268
5．2．4 使用文本排重 269
5．3 在搜索引擎中使用文本排重 269
5．4 本章小結 270
5．5 專業術語 270
第6章　信息提取 271
6．1 指代消解 271
6．2 中文關鍵詞提取 273
6．2．1 關鍵詞提取的基本方法 273
6．2．2 HITS算法應用於關鍵詞提取 275
6．2．3 從網頁中提取關鍵詞 277
6．3 信息提取 278
6．3．1 提取聯係方式 280
6．3．2 從互聯網提取信息 281
6．3．3 提取地名 282
6．4 拼寫糾錯 283
6．4．1 模糊匹配問題 285
6．4．2 正確詞錶 296
6．4．3 英文拼寫檢查 298
6．4．4 中文拼寫檢查 300
6．5 輸入提示 302
6．6 本章小結 303
6．7 專業術語 303
第7章　自動摘要 304
7．1 自動摘要技術 305
7．1．1 英文文本摘要 307
7．1．2 中文文本摘要 309
7．1．3 基於篇章結構的自動摘要 314
7．1．4 句子壓縮 314
7．2 指代消解 314
7．3 Lucene中的動態摘要 314
7．4 本章小結 317
7．5 專業術語 318
第8章　文本分類 319
8．1 地名分類 321
8．2 錯誤類型分類 321
8．3 特徵提取 322
8．4 關鍵詞加權法 326
8．5 樸素貝葉斯 330
8．6 貝葉斯文本分類 336
8．7 支持嚮量機 336
8．7．1 多級分類 345
8．7．2 規則方法 347
8．7．3 網頁分類 350
8．8 最大熵 351
8．9 信息審查 352
8．10 文本聚類 353
8．10．1 K均值聚類方法 353
8．10．2 K均值實現 355
8．10．3 深入理解DBScan算法 359
8．10．4 使用DBScan算法聚類實例 361
8．11 本章小結 363
8．12 專業術語 363
第9章　文本傾嚮性分析 364
9．1 確定詞語的褒貶傾嚮 367
9．2 實現情感識彆 368
9．3 本章小結 372
9．4 專業術語 373
第10章　問答係統 374
10．1 問答係統的結構 375
10．1．1 提取問答對 376
10．1．2 等價問題 376
10．2 問句分析 377
10．2．1 問題類型 377
10．2．2 句型 381
10．2．3 業務類型 381
10．2．4 依存樹 381
10．2．5 指代消解 383
10．2．6 二元關係 383
10．2．7 邏輯錶示 386
10．2．8 問句模闆 386
10．2．9 結構化問句模闆 389
10．2．10 檢索方式 390
10．2．11 問題重寫 395
10．2．12 提取事實 395
10．2．13 驗證答案 398
10．2．14 無答案的處理 398
10．3 知識庫 398
10．4 聊天機器人 399
10．4．1 交互式問答 401
10．4．2 垂直領域問答係統 402
10．4．3 語料庫 405
10．4．4 客戶端 405
10．5 自然語言生成 405
10．6 依存句法 406
10．7 提取同義詞 410
10．7．1 流程 410
10．8 本章小結 411
10．9 術語錶 412
第11章　語音識彆 413
11．1 總體結構 414
11．1．1 識彆中文 416
11．1．2 自動問答 417
11．2 語音庫 418
11．3 語音閤成 419
11．3．1 歸一化 420
11．4 語音 420
11．4．1 標注 424
11．4．2 相似度 424
11．5 Sphinx 424
11．5．1 中文訓練集 426
11．6 Julius 429
11．7 本章小結 429
11．8 術語錶 429
參考資源 430
後記 431

精彩書摘

10.4 聊天機器人

離綫時，可以有個代替本人的自動對話係統來和來人對話。實現時，對每個人分彆建立慣用法。例如對肯定答復，有人喜歡說：好的呀；有人喜歡說：可以。根據對話曆史記錄對個人畫像。

對話任務是由一係列的對話行為(Dialogue Act簡稱DA)組成的，如提問——迴答——確認。

對話行為(Dialog Act)是指一個語句在“行為”方麵的功能，如提問（Question）、陳述（Statement）、確認（Confirmation）等。事實上，人們在對話過程中可以很清楚地區分各種不同的對話行為（DA），這樣，人與人之間纔可以“交談”，不會齣現“文不對題”、“牛頭不對馬嘴”的現象。因此，人機交互中，如果係統能夠知道用戶語句的“對話行為”，對於理解用戶語句，保持人機交流是非常有用的。

航班信息係統EasyFlight是一個特定領域的對話應用，其中的對話行為(DA)比較簡單，涉及到係統用戶的對話行為主要有以下幾種。

? 提問（Question）：提問是用戶使用最多的一種對話行為。通過提問，用戶告訴係統自己需要什麼樣的信息。與英語不同，漢語中的問句沒有嚴格的語序要求，疑問詞的選擇十分靈活，疑問詞的位置幾乎可以在句子的任何地方。EasyFlight中的提問主要有兩種情況：一種是有明確的疑問詞，如“什麼”、“哪些”、“多少”、“有沒有”；另一種語句很難找到一個真正的疑問詞，但它有語氣助詞，如這個句子——“後天有從深圳迴北京的票嗎？”

? 陳述（Statement）：用戶迴答係統提問時常用的一種對話行為，常用於給齣查詢信息，如“大概中午十二點左右的”。

? 確認（Confirmation）：確認分為兩種：肯定確認和否定確認，如“對，訂三張票”。

? 問候（Greeting）：引導對話開始的對話行為，如“您好”。

? 感謝和再見（Thank&GoodBye;）：錶示對話結束的對話行為，如“謝謝幫忙”。

對話行為分類的研究中，一般使用基於文字信息的方法，如用N-gram的方法；而利用韻律信息是另外一種對話行為分類的方法。有些情況下，僅僅從文字上難以區分對話行為，如下麵兩個句子：

? 他拿瞭第一名。（陳述）

? 他拿瞭第一名？（反問）

這兩個句子文字上完全相同，卻是截然不同的兩種對話行為（DA）。前一句話隻是簡單地陳述一個事實；而後麵一句卻包含瞭強烈的反問語氣，錶明說話人不太相信這個事實，希望對話的另一方給齣解釋或者說明，而且說話人強調的內容不同也可以反映他懷疑的內容不同（如強調“他”錶示說話人不相信第一名是他，而強調“第一名”錶示不相信他會取得那麼好的成績）。這時候，韻律是最好的特徵，它可以反映說話人的不同語氣，從而區分對話行為。

對話管理器（Dialogue Manager簡稱DM）記錄當前對話狀態，DM根據輸入對話行為更新狀態並選擇迴應對話行為。

聊天機器人Alice有40,000多個模闆，也是采用瞭模式匹配的方法來檢索最閤適的迴答。使用Artificial Intelligence Markup Language(簡稱為AIML)存儲模式，也就是問答對。Alice采用瞭一種很好的擴充機製，AIML文件可以進行內聯，許多包含特殊領域知識的AIML文件可以方便地閤並成一個更大的知識庫。

AIML的例子：

你叫什麼

模闆中可以使用變量，例如：

我叫

Think是一個模闆標簽，錶示執行指令但是不輸齣答案。例如，執行加法的例子：

* PLUS *

AIML相關的實現見https://github.com/dawnofmusic/Elsbeth。

例如，詢問天氣，係統根據用戶的IP地址或者手機所在位置得到提問者的位置。係統返迴最近多少天的天氣信息。用戶進一步可以更改要查詢的城市。

把用戶輸入的拼音串轉換成漢字，或者把繁體中文轉換成簡體中文。

給機器人說：“翻譯，how old are you.”，機器人應該能夠返迴一個翻譯結果。

前言/序言

目前，互聯網上的信息迅速膨脹，要想從中找齣需要的信息就需要使用搜索引擎，你是否知道搜索引擎的工作原理？它到底如何對諸如漢語這樣的文字進行加工、然後反饋齣需要的結果？像這樣的語言處理問題都會在本書中找到答案。即使在計算機專業，也有很多人對這個學科很陌生。因此，本書藉助流行的Java語言介紹自然語言處理的各個領域，希望為推動相關應用的發展做齣貢獻。

本書的編者在自然語言處理教學和軟件開發過程中積纍的經驗融入到本書的各個環節，讀者會因此感到原理和實際應用結閤得非常緊密。編者的實踐經驗還體現在相關的其他書中，如《自己動手寫搜索引擎》《自己動手寫網絡爬蟲》《自己動手寫網絡爬蟲》《使用C#開發搜索引擎》《解密搜索引擎技術實戰》等。

有一些自然語言處理的開發原理與技巧在專業的公司內部秘而不宣。理論與實踐結閤的專門講自然語言處理的書籍仍然相對較少。本書嘗試先介紹原理，接著是具體的代碼實現分析。本書相關的代碼在讀者QQ群（499526946）中的共享文件中可以找到。

國外有的基礎課程從“構建搜索引擎”開始介紹計算機科學。我們的相關培訓課程已經這樣做瞭。當年參加過培訓的學員，有些已經創業成功或者成為公司的技術骨乾。要根據培訓經驗寫齣很好的自學教程，我們還有很多工作要做。零基礎自學的讀者，可能還需要其他方式來補足。

自然語言處理開發崗位比較少。如果能夠花若乾年開寫齣自己的軟件産品，那麼就可以閤夥創業瞭。這個過程對很多人來說，往往太漫長。像老外那樣把冰箱放滿匹薩餅和可樂，然後就開始乾活，這樣往往行不通，因為那樣吃不瞭幾天。可以買好能夠保存幾十年的榖子、水培可以吃若乾年的韭菜。

就好像放在水裏的韭菜種子，剛開始幾天根本看不到變化，學習是個循序漸進的過程。可以在讀者群中共同學習。

感謝開源軟件和我們的傢人，關心我們的老師和朋友們、創業夥伴，以及選擇獵兔自然語言處理軟件的客戶多年來的支持。

特彆提醒大傢：經常麵對電腦，容易阻塞氣血。往往並沒有免費的程序員保健師幫忙，所以需要自己多壓腿，拉伸身體。多做腹部運動，減少腹部脂肪堆積，避免脂肪肝等疾病。此外，還可以拍打身體，例如腋下、臂彎、膕窩等關節凹下去的地方。

長時間對著散發藍光的電腦屏幕容易失眠。為瞭提高睡眠質量，可以經常吃小米、藕、蝦皮、雞蛋等，喝決明子、玉蘭花、熏衣草、絞股藍等花草茶。

智海拾遺：探索未知與啓迪未來 這是一部關於人類知識邊界拓展、思維模式革新以及創造力釋放的宏大敘事。它不聚焦於任何單一學科的細節，而是深入探討貫穿古今、聯結萬物的智慧火種，以及那些隱藏在現象背後、驅動文明進步的深層力量。本書將帶領讀者穿越學科的藩籬，從宏觀視角審視人類探索未知、理解世界的曆程，並為我們如何點燃更耀眼的智慧火花提供深刻的洞見。 第一章：認知的螺鏇——人類如何認識世界 本章將追溯人類認知能力的演化曆程，從最原始的感官體驗，到符號的誕生，再到抽象思維的萌芽。我們將探討不同文明在認識世界過程中所采取的獨特路徑，無論是古希臘哲學傢對形而上學的思辨，東方哲學對和諧統一的追求，還是近代科學革命對經驗實證的強調，都摺射齣人類理解宇宙萬物的不同側麵。我們會審視那些劃時代的認知工具，例如語言、數學、邏輯，它們如何極大地拓展瞭我們感知的邊界，讓我們能夠構建日益復雜的思想體係。 同時，本章也將觸及認知的局限性。人類的感知是否完美？我們的思維模式是否容易陷入偏見？曆史上，許多曾經被奉為圭臬的認知框架，最終被新的發現所顛覆。我們將探討“認知革命”的本質，以及學科交叉、跨界融閤在打破認知壁壘中的作用。通過迴顧人類認識世界的曆程，我們試圖提煉齣一種通用的認知方法論，一種能夠幫助我們更敏銳地捕捉信息、更深刻地理解現象、更有效地解決問題的思維框架。 第二章：靈感的潮汐——創意誕生的秘密 創意，是人類最寶貴的財富之一，它驅動著藝術的繁榮、科技的飛躍以及社會的變革。本章將深入探索創意的生成機製，拆解那些“靈光一閃”的時刻背後所蘊含的心理學、認知學乃至神經科學的奧秘。我們將分析不同類型的創意，從科學上的突破性理論，到藝術上的顛覆性錶達，再到商業上的商業模式創新，揭示它們在結構、過程和影響上的共性與差異。 本書將剖析創意産生的土壤——想象力。我們為何能夠構想齣不曾存在的事物？想象力的邊界在哪裏？我們將考察那些孕育瞭無數傑齣創意的環境，例如開放的思想交流、自由的探索空間、鼓勵試錯的文化氛圍。同時，我們也將探討如何通過係統性的方法來激發和培養創意，例如頭腦風暴、類比思維、反嚮思考等。本書還將觸及“頓悟”和“積纍”的關係，探討靈感並非憑空而來，而是建立在深厚的知識積纍和敏銳的觀察基礎之上。我們將學習如何捕捉稍縱即逝的靈感，並將其轉化為現實的成就。 第三章：連接的藝術——信息如何流動與轉化 在這個信息爆炸的時代，理解信息如何流動、傳播、聚閤以及最終轉化為有價值的知識，至關重要。本章將以一種全新的視角審視信息，將其視為一種動態的、有生命力的實體。我們將探討信息在不同載體中的錶現形式，從口頭傳說到印刷品，從廣播電視到數字網絡，分析不同傳播媒介的特性及其對信息內容和受眾認知的影響。 本書將深入研究信息的“轉化”過程。一個零散的觀察，如何成為一個科學理論？一段文字，如何引發一場社會運動？我們將分析信息在不同個體、群體和組織之間傳遞時所經曆的過濾、解讀、重構以及增值。本章還將探討“知識圖譜”的概念，以及信息網絡如何形成復雜的生態係統。我們會關注信息的“湧現”現象，即大量簡單信息單元的交互如何産生復雜的、不可預測的整體行為。最後，本書將提齣構建高效信息流通渠道、提升信息辨彆能力以及最大化信息利用價值的策略。 第四章：思維的疆域——跨越學科的智慧碰撞 現代知識體係日益龐大和精細，但許多最深刻的洞見恰恰産生於學科的邊界地帶。本章將倡導一種“跨界思維”的理念，鼓勵讀者打破學科的固有藩籬，從不同領域的知識體係中汲取養分，形成更全麵、更深刻的理解。我們將分析曆史上那些偉大的“通纔”，他們如何在一個或多個領域取得卓越成就，以及他們思維模式的獨特性。 本書將探討不同學科的思維方式，例如科學的演繹與歸納，人文的解釋與批判，藝術的直覺與錶達。我們將展示如何通過類比、隱喻、融閤等方法，將一個領域的概念和方法應用到另一個領域，從而産生創新的解決方案。例如，物理學中的“混沌理論”如何啓發瞭對社會經濟現象的分析，生物學中的“進化論”如何影響瞭對組織管理的理解。本章將提供具體的案例分析，展示跨學科研究如何解決復雜問題，並為讀者提供一套培養跨界思維的實用方法。 第五章：未來的脈搏——智慧如何引領文明方嚮 智慧，不僅是對過去的理解，更是對未來的塑造。本章將聚焦於智慧在驅動人類文明發展中的核心作用，以及我們如何利用智慧來應對未來的挑戰，創造更美好的世界。我們將審視那些可能影響人類未來的宏大趨勢，例如人工智能的崛起、生物技術的進步、氣候變化的威脅，以及社會結構的變遷。 本書將探討如何運用集體的智慧來解決全球性問題，例如跨國閤作、倫理規範、可持續發展。我們將關注“集體智慧”的潛能，以及如何通過有效的機製來匯聚和放大個體的智慧。同時，本章也將觸及人工智能與人類智慧的關係，思考它們如何協同發展，以及我們在技術發展中應堅守的價值導嚮。最後，本書將以一種充滿希望的基調，闡述如何通過持續的學習、深刻的思考和不斷的創新，讓智慧成為引領人類文明不斷嚮前發展的強大引擎。 《智海拾遺：探索未知與啓迪未來》是一部獻給所有渴望超越已知、擁抱未知、激發創造力、並願意以更深邃的智慧理解世界與未來的讀者的書。它不提供現成的答案，而是提供一種探索的方法，一種連接的視角，一種啓迪的火花。它邀請您加入這場關於智慧的偉大探索，去發現那些隱藏在世界深處的美麗，去點亮屬於您自己的創新之光。

評分☆☆☆☆☆

這本書的篇幅相當可觀，這意味著它可能涵蓋瞭相當廣泛的NLP主題。我個人對“對話係統”和“問答係統”這兩個方嚮尤為感興趣。隨著智能助手、聊天機器人等應用的普及，構建能夠理解人類自然語言並進行有效交互的係統變得越來越重要。我希望書中能夠詳細介紹對話管理（dialogue management）的策略，比如狀態跟蹤、意圖識彆、槽位填充等，以及如何設計迴復生成模塊。對於問答係統，我期待書中能闡述不同類型的問答，如抽取式問答、生成式問答，以及它們背後所依賴的核心技術，比如信息檢索、語義匹配、知識圖譜應用等。如果書中能夠提供一些關於如何構建和訓練這些係統的實踐建議，甚至提及一些開源框架或工具，比如Rasa、Haystack等，那對於希望將這些技術應用於實際産品開發的讀者來說，將是巨大的福音。同時，我也想瞭解在構建這些係統時，如何處理歧義、上下文理解等常見難題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計相當樸實，硬殼封麵，紙張觸感也算不錯，翻閱起來感覺很厚重，這倒是個不錯的開端，讓人對內容的深度有所期待。目錄部分，我最感興趣的是“詞嚮量錶示”這一章，因為近期在做一些文本相似度相關的項目，對如何將離散的詞語轉化為連續的嚮量空間充滿瞭好奇，尤其想瞭解Word2Vec、GloVe這些經典模型的具體算法細節以及它們在實際應用中的優劣勢。另外，“深度學習在NLP中的應用”這部分也引起瞭我的注意，Transformer模型無疑是近幾年來NLP領域最耀眼的明星，我希望書中能夠深入剖析其自注意力機製的原理，以及如何在不同任務中進行有效的應用，比如機器翻譯、文本生成等。當然，對於初學者來說，基礎的“語言模型”和“分詞技術”這些內容也是必不可少的鋪墊，希望書中能夠提供清晰易懂的講解，避免過於晦澀的數學推導。整體而言，從目錄上看，這本書的結構安排得當，由淺入深，理論與實踐相結閤，對於想要係統學習NLP的讀者來說，應該是一個不錯的選擇。我比較期待的是它能否提供一些實際的代碼示例，或者至少給齣一些可以參考的開源實現，這樣在學習理論的同時，也能動手實踐，加深理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版風格我個人很喜歡，字體大小適中，行距也比較舒適，閱讀起來不會有壓迫感。我特彆想深入瞭解的是“文本分類”和“情感分析”這兩大闆塊。在如今信息爆炸的時代，如何快速準確地對文本內容進行歸類，比如將新聞按照主題分類，或者將用戶評論按照正麵、負麵、中性進行區分，是很多業務場景的核心需求。我期待書中能詳細闡述各種文本分類算法的原理，從傳統的樸素貝葉斯、支持嚮量機（SVM）到近年來流行的深度學習模型（如CNN、RNN、BERT等），並分析它們各自的優缺點以及適用範圍。情感分析部分，則更側重於捕捉文本背後隱藏的情緒和態度，這在輿情監控、用戶反饋分析等方麵有著廣泛的應用。我希望書中不僅能介紹情感傾嚮的判斷，還能涉及到情感強度的量化，甚至對不同情感（如喜悅、憤怒、悲傷）進行更細緻的識彆。如果書中能附帶一些常用的數據集和評估方法，那對於想要實踐這些技術的讀者來說，將是極大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，第一感覺就是它的內容非常“紮實”，厚厚的幾百頁，信息量肯定不小。我尤其關注的是其中關於“信息抽取”的章節，這部分內容直接關係到如何從海量的非結構化文本中提取齣有價值的結構化信息，這在數據挖掘和知識圖譜構建領域至關重要。書中對命名實體識彆（NER）、關係抽取（RE）等核心任務的講解，我希望能看到它們在不同應用場景下的具體落地方式，比如在金融領域如何抽取公司財報中的關鍵數據，或者在醫療領域如何從病曆中提取疾病、癥狀和藥物信息。此外，模型評估和性能優化也是我非常看重的部分，任何NLP模型的成功應用都離不開有效的評估指標和精細的調優，希望書中能詳細介紹各種評價指標的含義，以及在實際訓練過程中，如何針對不同模型和任務進行參數調整、特徵工程等優化操作。如果書中能包含一些案例分析，比如某個具體項目是如何運用NLP技術解決實際問題的，那會非常有啓發性。我也會留意書中對於一些新興技術，例如圖神經網絡（GNN）在NLP中的應用是否有提及，畢竟這是一個快速發展的領域，瞭解前沿技術的發展動態也很有必要。

評分☆☆☆☆☆

我翻看瞭目錄，發現“機器翻譯”這一部分的內容對我來說尤其具有吸引力。作為NLP領域最經典也是最具挑戰性的任務之一，機器翻譯的每一次技術革新都對全球信息交流産生瞭深遠影響。我非常期待書中能夠係統地梳理機器翻譯的發展曆程，從早期的基於規則、基於統計的方法，到如今以深度學習為代錶的神經機器翻譯（NMT）。特彆是對於神經網絡翻譯模型，比如Seq2Seq架構、注意力機製以及Transformer模型的具體實現細節，我希望能夠得到清晰的講解。這不僅包括模型的設計思路，還包括訓練過程中需要注意的關鍵點，如損失函數、優化器、束搜索（beam search）等解碼策略。此外，多語言翻譯、低資源語言翻譯等更具挑戰性的問題，如果書中能有所探討，那就更好瞭。當然，評估機器翻譯的質量也是一個復雜的問題，BLEU、ROUGE等指標的計算方式以及它們各自的局限性，我也希望書中能給齣詳細的解釋。

評分☆☆☆☆☆

大數據架構詳解，從數據獲取到深度學習，數據獲取探針爬蟲日誌采集，弄架構分析數據分發中間件，他把卡原理的應用，有一處旅遊對新人會不會影響動漫電影？星期天交作業滴，交互式分析，皮球，你繼續學習資源管理，存儲大數據，大數據變化，集群模式，服務模式為土路，dota，大叔遇上您的兩種模式全部加注，性激素，碾成土

評分☆☆☆☆☆

自然語言處理，如何落地，此書接地氣

評分☆☆☆☆☆

不錯。價格便宜，專業書籍，值得推薦。

評分☆☆☆☆☆

一起買瞭很多大數據，代碼相關的書籍，代碼看著很詳細，印刷也很清晰，應該是正版希望好學習

評分☆☆☆☆☆

自然語言處理。

評分☆☆☆☆☆

自然語言處理原理與技術實現自然語言處理原理與技術實現自然語言處理原理與技術實現自然語言處理原理與技術實現自然語言處理原理與技術實現自然語言處理原理與技術實現自然語言處理原理與技術實現自然語言處理原理與技術實現自然語言處理原理與技術實現自然語言處理原理與技術實現自然語言處理原理與技術實現自然語言處理原理與技術實現自然語言處理原理與技術實現v

評分☆☆☆☆☆

本書以Spark 2.0 版本為基礎進行編寫，全麵介紹瞭Spark 核心及其生態圈組件技術。主要內容包括Spark 生態圈、實戰環境搭建、編程模型和內部重要模塊的分析，重點介紹瞭消息通信框架、作業調度、容錯執行、監控管理、存儲管理以及運行框架，同時還介紹瞭Spark 生態圈相關組件，包括瞭Spark SQL 的即席查詢、Spark Streaming 的實時流處理應用、

評分☆☆☆☆☆

還沒看，不過看目錄，還是比較全的，科普一下吧，應該還可以。

評分☆☆☆☆☆

好厚一本書，先收藏，未來讀。