Python自然语言处理入门普通图书/教材教辅/教材/大学教材/计算机与互联网赤石雅典，江泽美保著，陈欢译中国水利水电出版社 9787517098294

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作者: 赤石雅典，江泽美保著，陈欢译
出版社: 中国水利水电出版社
ISBN: 9787517098294

出版时间: 2022-01
装帧: 平装
开本: 32开

作者: 赤石雅典，江泽美保著，陈欢译
出版社: 中国水利水电出版社

ISBN: 9787517098294
出版时间: 2022-01

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开本: 32开

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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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作者简介
赤石雅典
1987年入职IBM日本公司。在东京基础研究所从事数学处理系统方面的研究和开发工作。1993年调到软件工程部，主要负责开源系统的基础设施设计和构建工作。2013年调到智慧城市事业部，2016年8月调到Watson事业部至今。
目前，主要负责WatsoStudio / WatsoOpenScale等数据科学系列产品的提案及开发工作。因为广泛涉猎各种领域，从IT基础设施、软件开发、编程语言、SQL调试到Watson、机器学习、深度学习等，都积累了不少经验。
金泽工业院虎之门校区客座教授和“人工智能技术特别讲座”讲师，出版有多本机器学习和深度学习相关著作，并在杂志上发表了大量文章。
在本书中，负责章～第3章、第4章的一部分、第5章、附录A～附录C的撰写。
江泽美保
Cresco Co., Ltd.
曾担任面向企业的Web门户网站产品开发、办公管理的海外迁移项目开发、服务的现场等职务，后转型为高科技企业技术销售。2015年开始参与IBM Watson工作，在将Watson引入管理方面积累了很多经验。2019年获得IBM Champion称号。目前担任帮助企业导入人工智能技术的AI顾问/。本书中主要负责第4章的撰写。

目录
第1章  文本分析
  1.1  文本分析的目的
    1.1.1  结构化数据与非结构化数据
    1.1.2  查找
    1.1.3  发现
  1.2  文本分析的基本技术
    1.2.1  文本分析技术的全貌
    1.2.2  基于文本分析技术的本书结构分析
第2章  日语文本分析：预处理的要点
  2.1  文本数据的获取
    2.1.1  作为分析对象文本数据的条件
    2.1.2  青空文库
    2.1.3  利用维基百科API获取文本
    2.1.4  从PDF和Word文档中获取文本
    2.1.5  从Web页面中获取文本
    2.1.6  使用API获取文本的方法
    2.1.7  从DBpedia中获取文本
    2.1.8  其他获取文本的方法
  2.2  语素分析
    2.2.1  语素分析的目的
    2.2.2  语素分析引擎的种类
    2.2.3  MeCab分词包的使用
    2.2.4  Janome分词包的使用
    2.2.5  与字典的结合使用
第3章  传统的文本分析与检索技术
  3.1  相关性分析
    3.1.1  语素分析与相关性分析的关系
    3.1.2  CaboCha的使用
    3.1.3  使用naruhodo进行可视化处理
  3.2  检索
    3.2.1  Elasticsearch的安装
    3.2.2  Elasticsearch的使用
  3.3  日文检索
    3.3.1  Python应用程序接口的导入
    3.3.2  日文用分析器的设置
    3.3.3  日文文档的检索
    3.3.4  复杂的日文检索（同义词和字典的使用）
  3.4  检索结果的评分
    3.4.1  TF-IDF
    3.4.2  Elasticsearch中的评分功能
  3.5  类似检索
第4章  基于商用API的文本分析与检索技术
  4.1  IBM Cloud中的文本分析API概览
    4.1.1  Watson API服务的总览
    4.1.2  Natural Language Understanding (NLU)
    4.1.3  Knowledge Studio
    4.1.4  Discovery
    4.1.5  其他的API
  4.2  NLU
    4.2.1  NLU（自然语言理解）

内容摘要
本书是一本使用Python解释在人工智能领域备受关注的自然语言分析方法的入门书，内容涵盖“检索技术”“实体提取”“关系提取”“语素分析”和“评估/情感/概念分析”等自然语言处理中的常用知识，同时对传统技术和引入了AI新技术的特点作了对比。全书以一线AI工程师的实际项目经验为后盾，对自然语言处理的要点进行了归纳总结，并介绍了使用Python程序、API、商业服务（IBMWatson）和OSS（MeCab/Elasticsearch/Word2Vec）等进行自然语言处理的实用方法，在最后一章中，还介绍了BERT的相关内容，特别适合想学习自然语言处理的理工科学生和人工智能工程师进行参考和学习。
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