基于Python的智能文本分析--聚文网

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舞蹈音乐的基础理论与应用

内容简介

·预处理并将文本向量化成高维特征表示。
·执行文档分类和主题建模。
·通过可视化诊断指导模型选择过程。
·提取关键短语、命名实体和图结构，实现文本数据推断。
·建立对话框架，实现聊天机器人和语言驱动交互。
·用Spark扩展处理能力，用神经网络实现对更复杂模型的支持。

作者简介

Benjamin Bengfort是一位专门研究分布式系统、机器学习及其他相关技术的计算机科学家。Rebecca Bilbro是一名数据科学家和Python程序员，致力于研究机器学习工作流的可视化诊断。Tony Ojeda是District Data Labs的创始人和CEO，专注于商业策略应用分析、优化、预测服务，以及开源工具使用课程。陈光，北京邮电大学副教授，主要研究方向为机器学习和自然语言处理。

前言1
第1章语言与计算13
数据科学范式14
语言感知数据产品16
语言即数据21
小结29
第2章构建自定义语料库31
语料库是什么？32
语料库数据管理35
语料库读取器39
小结49
第3章语料库预处理与处置50
分解文档50
语料库的转换60
小结67
第4章文本向量化和转换流水线68
空间中的词69
Scikit-LearnAPI81
流水线88
小结93
第5章面向文本分析的文本分类95
文本分类96
构建文本分类应用99
小结110
第6章文本相似性聚类112
文本上的无监督学习112
文档相似性聚类114
文档主题建模127
小结139
第7章上下文感知文本分析140
基于语法的特征提取141
n-Gram特征提取147
n-Gram语言模型155
小结165
第8章文本可视化166
可视化特征空间167
模型诊断185
可视化操纵193
小结196
第9章文本的图分析198
图计算与分析200
从文本中抽取图204
实体解析216
小结221
第10章聊天机器人223
对话基础224
礼貌对话规则231
有趣的问题239
学习帮助250
小结257
第11章利用多处理和Spark扩展文本分析259
Python多处理260
Spark集群计算271
小结289
第12章深度学习与未来291
应用神经网络292
神经网络语言模型292
情感分析303
未来（几乎）已来309
词汇表311

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