Java自然语言处理/智能系统与技术丛书 9787111592112

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作者: (美)理查德M.里斯|译者:邹伟//孙逢举
出版社: 机械工业
ISBN: 9787111592112

出版时间: 2018-03
装帧: 平装
开本: 其他

作者: (美)理查德M.里斯|译者:邹伟//孙逢举
出版社: 机械工业

ISBN: 9787111592112
出版时间: 2018-03

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教材教辅考试 > 教材 > 大学教材 > 计算机与互联网

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30128623

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作者简介
RichardM.Reese曾就职于学术界和工业界。他曾在电信和航天工业领域工作17年，期间曾担任研发、软件开发、监督和培训等多个职位。他目前任教于塔尔顿州立大学，运用他多年来积累的行业经验来完善他的课程。 Richard曾出版过关于Java和C的书籍，他使用简洁易用的方法讨论主题，这些书籍包括《EJB3.1Cookbook》，有关Java7和Java8的新功能、Java认证以及jMonkey引擎，以及一本关于C指针的书。

目录
译者序
作者简介
审校者简介
前言
第1章　NLP简介
  1.1  什么是NLP
  1.2  为何使用NLP
  1.3  NLP的难点
  1.4  NLP工具汇总
    1.4.1  Apache Open NLP
    1.4.2  Stanford NLP
    1.4.3  Ling Pipe
    1.4.4  GATE
    1.4.5  UIMA
  1.5  文本处理概览
    1.5.1  文本分词
    1.5.2  文本断句
    1.5.3  人物识别
    1.5.4  词性判断
    1.5.5  文本分类
    1.5.6  关系提取
    1.5.7  方法组合
  1.6  理解NLP模型
    1.6.1  明确目标
    1.6.2  选择模型
    1.6.3  构建、训练模型
    1.6.4  验证模型
    1.6.5  使用模型
  1.7  准备数据
  1.8  本章小结
第2章　文本分词
  2.1  理解文本分词
  2.2  什么是分词
  2.3  一些简单的Java分词器
    2.3.1  使用Scanner类
    2.3.2  使用split方法
    2.3.3  使用BreakIterator类
    2.3.4  使用StreamTokenizer类
    2.3.5  使用StringTokenizer类
    2.3.6  使用Java核心分词法的性能考虑
  2.4  NLP分词器的API
    2.4.1  使用OpenNLPTokenizer类分词器
    2.4.2  使用Stanford分词器
    2.4.3  训练分词器进行文本分词
    2.4.4  分词器的比较
  2.5  理解标准化处理
    2.5.1  转换为小写字母
    2.5.2  去除停用词
    2.5.3  词干化
    2.5.4  词形还原
    2.5.5  使用流水线进行标准化处理
  2.6  本章小结
第3章　文本断句
  3.1  SBD方法
  3.2  SBD难在何处
  3.3  理解LingPipe的HeuristicSen-tenceModel类的SBD规则
  3.4  简单的JavaSBD
    3.4.1  使用正则表达式
    3.4.2  使用BreakIterator类
  3.5  使用NLP API
    3.5.1  使用OpenNLP
    3.5.2  使用Stanford API
    3.5.3  使用LingPipe
  3.6  训练文本断句模型
    3.6.1  使用训练好的模型
    3.6.2  使用SentenceDetector-Evaluator类评估模型
  3.7  本章小结
第4章　人物识别
  4.1  NER难在何处
  4.2  NER的方法
    4.2.1  列表和正则表达式
    4.2.2  统计分类器
  4.3  使用正则表达式进行NER
    4.3.1  使用Java的正则表达式来寻找实体
    4.3.2  使用LingPipe的RegEx-Chunker类
  4.4  使用NLP API
    4.4.1  使用OpenNLP进行NER
    4.4.2  使用StanfordAPI进行NER
    4.4.3  使用LingPipe进行NER
  4.5  训练模型
  4.6  本章小结
  第5章　词性判断
  5.1  词性标注
    5.1.1  词性标注器的重要性
    5.1.2  词性标注难在何处
  5.2  使用NLPAPI
    5.2.1  使用OpenNLP词性标注器
    5.2.2  使用Stanford词性标注器
    5.2.3  使用LingPipe词性标注器
    5.2.4  训练OpenNLP词性标注模型
  5.3  本章小结
第6章　文本分类
  6.1  文本分类问题
  6.2  情感分析介绍
  6.3  文本分类技术
  6.4  使用API进行文本分类
    6.4.1  OpenNLP的使用
    6.4.2  StanfordAPI的使用
    6.4.3  使用LingPipe进行文本分类
  6.5  本章小结
第7章　关系提取
  7.1  关系类型
  7.2  理解解析树
  7.3  关系提取的应用
  7.4  关系提取
  7.5  使用NLP API
    7.5.1  OpenNLP的使用
    7.5.2  使用Stanford API
    7.5.3  判断共指消解的实体
  7.6  问答系统的关系提取
    7.6.1  判断单词依赖关系
    7.6.2  判断问题类型
    7.6.3  搜索答案
  7.7  本章小结
第8章　方法组合
  8.1  准备数据
    8.1.1  使用Boilerpipe从HTML中提取文本
    8.1.2  使用POI从Word文档中提取文本1
    8.1.3  使用PDFBox从PDF文档中提取文本
  8.2  流水线
    8.2.1  使用Stanford流水线
    8.2.2  在Standford流水线中使用多核处理器
  8.3  创建一个文本搜索的流水线
  8.4  本章小结

内容摘要
《Java自然语言处理》融合作者理查德M.里斯多年从业和教学经验，全面阐述使用Java从非结构化数据中组织和提取有用文本的各种实用方法。本书重点介绍NLP应用中可能遇到的核心NLP任务，每个任务都从问题的描述以及应用领域开始，循序渐进地进行分析并给出解决方案，便于你更好地理解NLP技术，高效地解决实际问题。
全书内容丰富，不仅全面描述和总结了自然语言
处理的基础知识，还详细介绍了自然语言处理的多种技术，包括NLP工具、文本分词、文本断句、词性判断、任务识别、文本分类、关系提取和组合应用等。书中结合多个示例进行深入分析，并采用Java编程语言
进行处理与结果分析。
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