自然语言处理与计算语言学

本书是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学，研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。计算语言学是指通过建立形式化的数学模型来分析、处理自然语言，并在计算机上用程序来实现分析和处理的过程，旨在以机器来模拟人的部分或全部语言能力的目的。《自然语言处理与计算语言学》作为一本借助于Python编程语言以及各种开源工具（如Gensim、spaCy等）来执行文本分析、自然语言处理和计算语言学算法的图书，从应用层面介绍了相关的理论知识和所涉及的技术。《自然语言处理与计算语言学》共分为15章，其内容涵盖了文本分析的定义、使用Python进行文本分析的技巧、spaCy语言模型、Gensim工具、词性标注及其应用、NER标注及其应用、依存分析、主题模型、高级主题建模、文本聚类和文本分类、查询词相似度计算和文本摘要、词嵌入、使用深度学习处理文本、使用Keras和spaCy进行深度学习、情感分析与聊天机器人的原理介绍等。 《自然语言处理与计算语言学》适合对自然语言处理的实现细节感兴趣的Python程序开发人员阅读。如果读者具备统计学的基本知识，对学习本书内容会大有裨益。 Bhargav Srinivasa-Desikan是就职于法国INRIA公司（位于里尔）的一名研究人员。作为MODAL（数据分析与机器建模）小组的一员，致力于度量学习、预测聚合和数据可视化等研究领域。同时，他也是Python开源社区的一名活跃贡献者，在2016年度Google的夏季编程赛上，他通过Gensim实现了动态主题模型。Bhargav是欧洲和亚洲PyCons和PyDatas的常客，并使用Python进行文本分析教学。他也是Python机器学习软件包pycobra的维护者，还在Machine Learning Research杂志上发表过相关文章。