本书从自然语言处理初学者的视角出发，以Python及其相关框架为工具，以实战为导向，系统讲述了中文自然语言处理中的基本概念、理论方法和经典算法，既有对基础知识和理论模型的介绍，也有对相关问题的实现方法和技术现状的详细阐述。通过使用NLP中流行的jieba、LTP、HanLP、NLTK等工具库解决案例中的问题，使读者既能理解问题背后的原理，又能学习解决实际问题的思路和方法，提高使用自然语言处理方法来解决实际问题的能力。

本书可以作为各类职业院校人工智能技术应用及相关专业的教材，也可以作为自然语言处理初学者的入门参考书。

本书配有电子课件等教学资源，选用本书作为授课教材的教师可登录机械工业出版社教育服务网(wwwcmpeducom)注册后免费下载，或联系编辑(010-88379807)咨询。

目录

前言

单元1自然语言处理基础

11什么是自然语言处理

12自然语言处理的发展历程

13自然语言处理的三个层面

14Python开发环境——Anaconda

15能力提升训练——使用Python正则表达式包

单元小结

学习评估

课后习题

单元2中文分词

21分词方法

22能力提升训练——使用中文分词工具包jieba

单元小结

学习评估

课后习题

单元3词性标注和命名实体识别

31词性标注

32命名实体识别

33能力提升训练——基于LTP的词性标注和命名实体识别

单元小结

学习评估

课后习题

单元4句法分析

41句法分析分类

42能力提升训练——基于PCFG的句法分析

43能力提升训练——依存句法分析

单元小结

学习评估

课后习题

单元5NLP中的深度学习

51RNN

52LSTM

53Encoder-Decoder框架

54Attention机制

55transformer模型

单元小结

学习评估

课后习题

单元6文本向量化

61文本向量化

62能力提升训练——文本向量化

单元小结

学习评估

课后习题

单元7关键词提取

71关键词提取算法

72自动文摘方法

73能力提升训练——关键词提取

74能力提升训练——自动文摘

75能力提升训练——词云

单元小结

学习评估

课后习题

单元8文本分类

81文本分类方法

82能力提升训练——基于传统机器学习的新闻文本分类

83能力提升训练——垃圾邮件分类

单元小结

学习评估

课后习题

单元9文本情感分析

91情感分析方法

92能力提升训练——基于词典的情感分析

93能力提升训练——基于传统机器学习方法的情感分析

94能力提升训练——基于LSTM的情感分析

单元小结

学习评估

课后习题

单元10聊天机器人

101聊天机器人的分类

102NLU

103能力提升训练——天气查询机器人

104Elasticsearch

105能力提升训练——法务咨询机器人

单元小结

学习评估

课后习题

参考文献