Python和NLTK自然語言處理

模塊1　NLTK基礎(chǔ)知識
第　1章 自然語言處理簡介　3
1．1　為什么要學(xué)習(xí)NLP　4
1．2　從Python的基本知識開始　7
1．2．1　列表　7
1．2．2　自助　8
1．2．3　正則表達(dá)式　9
1．2．4　詞典　11
1．2．5　編寫函數(shù)　11
1．3　NLTK　13
1．4　試一試　18
1．5　本章小結(jié)　18
第　2章 文本的整理和清洗　19
2．1　文本整理　19
2．2　文本清洗　21
2．3　句子拆分器　22
2．4　標(biāo)記解析　22
2．5　詞干提取　24
2．6　詞形還原　25
2．7　停用詞刪除　26
2．8　生僻字刪除　27
2．9　拼寫校正　27
2．10　試一試　28
2．11　本章小結(jié)　28
第3章　詞性標(biāo)注　30
3．1　什么是詞性標(biāo)注　30
3．1．1　斯坦福標(biāo)注器　33
3．1．2　深入了解標(biāo)注器　34
3．1．3　序列標(biāo)注器　35
3．1．4　布里爾標(biāo)注器　37
3．1．5　基于標(biāo)注器的機器學(xué)習(xí)　37
3．2　命名實體識別　38
3．3　試一試　40
3．4　本章小結(jié)　41
第4章　對文本的結(jié)構(gòu)進(jìn)行語法分析　42
4．1　淺層語法分析與深層語法
分析　42
4．2　語法分析的兩種方法　43
4．3　為什么需要語法分析　43
4．4　不同類型的語法分析器　45
4．4．1　遞歸下降的語法分析器　45
4．4．2　移位歸約語法分析器　45
4．4．3　圖表語法分析器　45
4．4．4　正則表達(dá)式語法
分析器　46
4．5　依存分析　47
4．6　組塊化　49
4．7　信息抽取　51
4．7．1　命名實體識別　52
4．7．2　關(guān)系抽取　52
4．8　本章小結(jié)　53
第5章　NLP應(yīng)用　54
5．1　構(gòu)建第 一個NLP應(yīng)用　54
5．2　其他的NLP應(yīng)用　58
5．2．1　機器翻譯　58
5．2．2　統(tǒng)計機器翻譯　59
5．2．3　信息檢索　59
5．2．4　語音識別　61
5．2．5　文本分類　62
5．2．6　信息提取　63
5．2．7　問答系統(tǒng)　64
5．2．8　對話系統(tǒng)　64
5．2．9　詞義消歧　64
5．2．10　主題建?！?4
5．2．11　語言檢測　65
5．2．12　光學(xué)字符識別　65
5．3　本章小結(jié)　65
第6章　文本分類　66
6．1　機器學(xué)習(xí)　67
6．2　文本分類　68
6．3　采樣　70
6．3．1　樸素貝葉斯　73
6．3．2　決策樹　75
6．3．3　隨機梯度下降　76
6．3．4　邏輯回歸　77
6．3．5　支持向量機　78
6．4　隨機森林算法　79
6．5　文本聚類　79
6．6　文本的主題建模　81
6．7　參考資料　83
6．8　本章小結(jié)　83
第7章　網(wǎng)絡(luò)爬取　85
7．1　網(wǎng)絡(luò)爬蟲　85
7．2　編寫第 一個爬蟲程序　86
7．3　Scrapy中的數(shù)據(jù)流　89
7．3．1　Scrapy命令行界面　89
7．3．2　項　94
7．4　站點地圖蜘蛛　96
7．5　項管道　97
7．6　外部參考　98
7．7　本章小結(jié)　99
第8章　與其他Python庫一同
使用NLTK　100
8．1　NumPy　100
8．1．1　ndarray　101
8．1．2　基本操作　102
8．1．3　從數(shù)組中提取數(shù)據(jù)　103
8．1．4　復(fù)雜的矩陣運算　103
8．2　SciPy　107
8．2．1　線性代數(shù)　108
8．2．2　特征值和特征向量　108
8．2．3　稀疏矩陣　109
8．2．4　優(yōu)化　110
8．3　Pandas　111
8．3．1　讀取數(shù)據(jù)　112
8．3．2　時序數(shù)據(jù)　114
8．3．3　列轉(zhuǎn)換　115
8．3．4　噪聲數(shù)據(jù)　116
8．4　Matplotlib　117
8．4．1　subplot　118
8．4．2　添加軸　119
8．4．3　散點圖　120
8．4．4　柱狀圖　120
8．4．5　3D圖　121
8．5　外部參考　121
8．6　本章小結(jié)　121
第9章　使用Python進(jìn)行社交媒體
挖掘　122
9．1　數(shù)據(jù)收集　122
9．2　數(shù)據(jù)提取　126
9．3　地理可視化　128
9．3．1　影響者檢測　129
9．3．2　Facebook　130
9．3．3　影響者的朋友　134
9．4　本章小結(jié)　135
第　10章 大規(guī)模的文本挖掘　136
10．1　在Hadoop上使用Python的
不同方法　136
10．1．1　Python的流　137
10．1．2　Hive/Pig UDF　137
10．1．3　流包裝器　137
10．2　在Hadoop上運行NLTK　138
10．2．1　UDF　138
10．2．2　Python流　140
10．3　在Hadoop上運行
Scikit-learn　141
10．4　PySpark　144
10．5　本章小結(jié)　146
模塊2　使用Python 3的NLTK 3進(jìn)行文本處理
第　1章 標(biāo)記文本和WordNet的基礎(chǔ)　149
1．1　引言　149
1．2　將文本標(biāo)記成句子　150
1．2．1　準(zhǔn)備工作　150
1．2．2　工作方式　151
1．2．3　工作原理　151
1．2．4　更多信息　151
1．2．5　請參閱　152
1．3　將句子標(biāo)記成單詞　152
1．3．1　工作方式　152
1．3．2　工作原理　153
1．3．3　更多信息　153
1．3．4　請參閱　154
1．4　使用正則表達(dá)式標(biāo)記語句　154
1．4．1　準(zhǔn)備工作　155
1．4．2　工作方式　155
1．4．3　工作原理　155
1．4．4　更多信息　155
1．4．5　請參閱　156
1．5　訓(xùn)練語句標(biāo)記生成器　156
1．5．1　準(zhǔn)備工作　156
1．5．2　工作方式　156
1．5．3　工作原理　157
1．5．4　更多信息　158
1．5．5　請參閱　158
1．6　在已標(biāo)記的語句中過濾
停用詞　158
1．6．1　準(zhǔn)備工作　158
1．6．2　工作方式　159
1．6．3　工作原理　159
1．6．4　更多信息　159
1．6．5　請參閱　160
1．7　查找WordNet中單詞的
Synset　160
1．7．1　準(zhǔn)備工作　160
1．7．2　工作方式　160
1．7．3　工作原理　161
1．7．4　更多信息　161
1．7．5　請參閱　163
1．8　在WordNet中查找詞元和
同義詞　163
1．8．1　工作方式　163
1．8．2　工作原理　163
1．8．3　更多信息　163
1．8．4　請參閱　165
1．9　計算WordNet和Synset的
相似度　165
1．9．1　工作方式　165
1．9．2　工作原理　165
1．9．3　更多信息　166
1．9．4　請參閱　167
1．10　發(fā)現(xiàn)單詞搭配　167
1．10．1　準(zhǔn)備工作　167
1．10．2　工作方式　167
1．10．3　工作原理　168
1．10．4　更多信息　168
1．10．5　請參閱　169
第　2章 替換和校正單詞　170
2．1　引言　170
2．2　詞干提取　170
2．2．1　工作方式　171
2．2．2　工作原理　171
2．2．3　更多信息　171
2．2．4　請參閱　173
2．3　使用WordNet進(jìn)行詞形還原　173
2．3．1　準(zhǔn)備工作　173
2．3．2　工作方式　173
2．3．3　工作原理　174
2．3．4　更多信息　174
2．3．5　請參閱　175
2．4　基于匹配的正則表達(dá)式替換
單詞　175
2．4．1　準(zhǔn)備工作　175
2．4．2　工作方式　175
2．4．3　工作原理　176
2．4．4　更多信息　177
2．4．5　請參閱　177
2．5　移除重復(fù)字符　177
2．5．1　準(zhǔn)備工作　177
2．5．2　工作方式　178
2．5．3　工作原理　178
2．5．4　更多信息　179
2．5．5　請參閱　179
2．6　使用Enchant進(jìn)行拼寫校正　180
2．6．1　準(zhǔn)備工作　180
2．6．2　工作方式　180
2．6．3　工作原理　181
2．6．4　更多信息　181
2．6．5　請參閱　183
2．7　替換同義詞　183
2．7．1　準(zhǔn)備工作　183
2．7．2　工作方式　183
2．7．3　工作原理　184
2．7．4　更多信息　184
2．7．5　請參閱　185
2．8　使用反義詞替換否定形式　186
2．8．1　工作方式　186
2．8．2　工作原理　187
2．8．3　更多信息　187
2．8．4　請參閱　188
第3章　創(chuàng)建自定義語料庫　189
3．1　引言　189
3．2　建立自定義語料庫　190
3．2．1　準(zhǔn)備工作　190
3．2．2　工作方式　190
3．2．3　工作原理　191
3．2．4　更多信息　192
3．2．5　請參閱　192
3．3　創(chuàng)建詞匯表語料庫　192
3．3．1　準(zhǔn)備工作　192
3．3．2　工作方式　193
3．3．3　工作原理　193
3．3．4　更多信息　194
3．3．5　請參閱　194
3．4　創(chuàng)建已標(biāo)記詞性單詞的
語料庫　195
3．4．1　準(zhǔn)備工作　195
3．4．2　工作方式　195
3．4．3　工作原理　196
3．4．4　更多信息　196
3．4．5　請參閱　199
3．5　創(chuàng)建已組塊短語的語料庫　199
3．5．1　準(zhǔn)備工作　199
3．5．2　工作方式　199
3．5．3　工作原理　201
3．5．4　更多信息　201
3．5．5　請參閱　203
3．6　創(chuàng)建已分類文本的語料庫　203
3．6．1　準(zhǔn)備工作　204
3．6．2　工作方式　204
3．6．3　工作原理　204
3．6．4　更多信息　205
3．6．5　請參閱　206
3．7　創(chuàng)建已分類組塊語料庫
讀取器　206
3．7．1　準(zhǔn)備工作　206
3．7．2　工作方式　207
3．7．3　工作原理　208
3．7．4　更多信息　209
3．7．5　請參閱　213
3．8　懶惰語料庫加載　213
3．8．1　工作方式　213
3．8．2　工作原理　214
3．8．3　更多信息　214
3．9　創(chuàng)建自定義語料庫視圖　215
3．9．1　工作方式　215
3．9．2　工作原理　216
3．9．3　更多信息　217
3．9．4　請參閱　218
3．10　創(chuàng)建基于MongoDB的
語料庫讀取器　218
3．10．1　準(zhǔn)備工作　219
3．10．2　工作方式　219
3．10．3　工作原理　220
3．10．4　更多信息　221
3．10．5　請參閱　221
3．11　在加鎖文件的情況下編輯
語料庫　221
3．11．1　準(zhǔn)備工作　221
3．11．2　工作方式　221
3．11．3　工作原理　222
第4章　詞性標(biāo)注　224
4．1　引言　224
4．2　默認(rèn)標(biāo)注　225
4．2．1　準(zhǔn)備工作　225
4．2．2　工作方式　225
4．2．3　工作原理　226
4．2．4　更多信息　227
4．2．5　請參閱　228
4．3　訓(xùn)練一元組詞性標(biāo)注器　228
4．3．1　工作方式　228
4．3．2　工作原理　229
4．3．3　更多信息　230
4．3．4　請參閱　231
4．4　回退標(biāo)注的組合標(biāo)注器　231
4．4．1　工作方式　231
4．4．2　工作原理　232
4．4．3　更多信息　232
4．4．4　請參閱　233
4．5　訓(xùn)練和組合N元標(biāo)注器　233
4．5．1　準(zhǔn)備工作　233
4．5．2　工作方式　233
4．5．3　工作原理　234
4．5．4　更多信息　235
4．5．5　請參閱　236
4．6　創(chuàng)建似然單詞標(biāo)簽的
模型　236
4．6．1　工作方式　236
4．6．2　工作原理　237
4．6．3　更多信息　237
4．6．4　請參閱　238
4．7　使用正則表達(dá)式標(biāo)注　238
4．7．1　準(zhǔn)備工作　238
4．7．2　工作方式　238
4．7．3　工作原理　239
4．7．4　更多信息　239
4．7．5　請參閱　239
4．8　詞綴標(biāo)簽　239
4．8．1　工作方式　239
4．8．2　工作原理　240
4．8．3　更多信息　240
4．8．4　請參閱　241
4．9　訓(xùn)練布里爾標(biāo)注器　241
4．9．1　工作方式　241
4．9．2　工作原理　242
4．9．3　更多信息　243
4．9．4　請參閱　244
4．10　訓(xùn)練TnT標(biāo)注器　244
4．10．1　工作方式　244
4．10．2　工作原理　244
4．10．3　更多信息　245
4．10．4　請參閱　246
4．11　使用WordNet進(jìn)行
標(biāo)注　246
4．11．1　準(zhǔn)備工作　246
4．11．2　工作方式　247
4．11．3　工作原理　248
4．11．4　請參閱　248
4．12　標(biāo)注專有名詞　248
4．12．1　工作方式　248
4．12．2　工作原理　249
4．12．3　請參閱　249
4．13　基于分類器的標(biāo)注　249
4．13．1　工作方式　250
4．13．2　工作原理　250
4．13．3　更多信息　251
4．13．4　請參閱　252
4．14　使用NLTK訓(xùn)練器訓(xùn)練
標(biāo)注器　253
4．14．1　工作方式　253
4．14．2　工作原理　254
4．14．3　更多信息　258
4．14．4　請參閱　260
第5章　提取組塊　261
5．1　引言　261
5．2　使用正則表達(dá)式組塊和
隔斷　262
5．2．1　準(zhǔn)備工作　262
5．2．2　工作方式　262
5．2．3　工作原理　263
5．2．4　更多信息　265
5．2．5　請參閱　267
5．3　使用正則表達(dá)式合并和拆分
組塊　267
5．3．1　工作方式　267
5．3．2　工作原理　269
5．3．3　更多信息　270
5．3．4　請參閱　271
5．4　使用正則表達(dá)式擴展和刪除
組塊　271
5．4．1　工作方式　271
5．4．2　工作原理　272
5．4．3　更多信息　273
5．4．4　請參閱　273
5．5　使用正則表達(dá)式進(jìn)行部分
解析　273
5．5．1　工作方式　273
5．5．2　工作原理　274
5．5．3　更多信息　275
5．5．4　請參閱　276
5．6　訓(xùn)練基于標(biāo)注器的組塊器　276
5．6．1　工作方式　276
5．6．2　工作原理　277
5．6．3　更多信息　278
5．6．4　請參閱　279
5．7　基于分類的分塊　279
5．7．1　工作方式　279
5．7．2　工作原理　282
5．7．3　更多信息　282
5．7．4　請參閱　283
5．8　提取命名實體　283
5．8．1　工作方式　283
5．8．2　工作原理　284
5．8．3　更多信息　284
5．8．4　請參閱　285
5．9　提取專有名詞組塊　285
5．9．1　工作方式　286
5．9．2　工作原理　286
5．9．3　更多信息　286
5．10　提取部位組塊　287
5．10．1　工作方式　288
5．10．2　工作原理　290
5．10．3　更多信息　290
5．10．4　請參閱　290
5．11　訓(xùn)練命名實體組塊器　290
5．11．1　工作方式　290
5．11．2　工作原理　292
5．11．3　更多信息　292
5．11．4　請參閱　293
5．12　使用NLTK訓(xùn)練器訓(xùn)練
組塊器　293
5．12．1　工作方式　293
5．12．2　工作原理　294
5．12．3　更多信息　295
5．12．4　請參閱　299
第6章　轉(zhuǎn)換組塊與樹　300
6．1　引言　300
6．2　過濾句子中無意義的
單詞　301
6．2．1　準(zhǔn)備工作　301
6．2．2　工作方式　301
6．2．3　工作原理　302
6．2．4　更多信息　302
6．2．5　請參閱　303
6．3　糾正動詞形式　303
6．3．1　準(zhǔn)備工作　303
6．3．2　工作方式　303
6．3．3　工作原理　305
6．3．4　請參閱　306
6．4　交換動詞短語　306
6．4．1　工作方式　306
6．4．2　工作原理　307
6．4．3　更多信息　307
6．4．4　請參閱　307
6．5　交換名詞基數(shù)　308
6．5．1　工作方式　308
6．5．2　工作原理　309
6．5．3　請參閱　309
6．6　交換不定式短語　309
6．6．1　工作方式　309
6．6．2　工作原理　310
6．6．3　更多信息　310
6．6．4　請參閱　310
6．7　單數(shù)化復(fù)數(shù)名詞　310
6．7．1　工作方式　310
6．7．2　工作原理　311
6．7．3　請參閱　311
6．8　鏈接組塊變換　311
6．8．1　工作方式　311
6．8．2　工作原理　312
6．8．3　更多信息　312
6．8．4　請參閱　313
6．9　將組塊樹轉(zhuǎn)換為文本　313
6．9．1　工作方式　313
6．9．2　工作原理　314
6．9．3　更多信息　314
6．9．4　請參閱　314
6．10　平展深度樹　314
6．10．1　準(zhǔn)備工作　315
6．10．2　工作方式　315
6．10．3　工作原理　316
6．10．4　更多信息　317
6．10．5　請參閱　318
6．11　創(chuàng)建淺樹　318
6．11．1　工作方式　318
6．11．2　工作原理　320
6．11．3　請參閱　320
6．12　轉(zhuǎn)換樹標(biāo)簽　320
6．12．1　準(zhǔn)備工作　320
6．12．2　工作方式　321
6．12．3　工作原理　322
6．12．4　請參閱　322
第7章　文本分類　323
7．1　引言　323
7．2　詞袋特征提取　324
7．2．1　工作方式　324
7．2．2　工作原理　325
7．2．3　更多信息　325
7．2．4　請參閱　327
7．3　訓(xùn)練樸素貝葉斯
分類器　327
7．3．1　準(zhǔn)備工作　327
7．3．2　工作方式　328
7．3．3　工作原理　329
7．3．4　更多信息　330
7．3．5　請參閱　333
7．4　訓(xùn)練決策樹分類器　334
7．4．1　工作方式　334
7．4．2　工作原理　335
7．4．3　更多信息　335
7．4．4　請參閱　337
7．5　訓(xùn)練最大熵分類器　337
7．5．1　準(zhǔn)備工作　337
7．5．2　工作方式　337
7．5．3　工作原理　338
7．5．4　更多信息　339
7．5．5　請參閱　340
7．6　訓(xùn)練scikit-learn
分類器　340
7．6．1　準(zhǔn)備工作　341
7．6．2　工作方式　341
7．6．3　工作原理　342
7．6．4　更多信息　343
7．6．5　請參閱　345
7．7　衡量分類器的精準(zhǔn)率和
召回率　346
7．7．1　工作方式　346
7．7．2　工作原理　347
7．7．3　更多信息　348
7．7．4　請參閱　349
7．8　計算高信息量單詞　349
7．8．1　工作方式　350
7．8．2　工作原理　351
7．8．3　更多信息　352
7．8．4　請參閱　354
7．9　使用投票組合分類器　354
7．9．1　準(zhǔn)備工作　355
7．9．2　工作方式　355
7．9．3　工作原理　356
7．9．4　請參閱　356
7．10　使用多個二元分類器
分類　357
7．10．1　準(zhǔn)備工作　357
7．10．2　工作方式　357
7．10．3　工作原理　361
7．10．4　更多信息　362
7．10．5　請參閱　363
7．11　使用NLTK訓(xùn)練器訓(xùn)練
分類器　363
7．11．1　工作方式　363
7．11．2　工作原理　364
7．11．3　更多信息　365
7．11．4　請參閱　371
第8章　分布式進(jìn)程和大型數(shù)據(jù)集的
處理　372
8．1　引言　372
8．2　使用execnet進(jìn)行分布式
標(biāo)注　372
8．2．1　準(zhǔn)備工作　373
8．2．2　工作方式　373
8．2．3　工作原理　374
8．2．4　更多內(nèi)容　375
8．2．5　請參閱　377
8．3　使用execnet進(jìn)行分布式
組塊　377
8．3．1　準(zhǔn)備工作　377
8．3．2　工作方式　377
8．3．3　工作原理　378
8．3．4　更多內(nèi)容　379
8．3．5　請參閱　379
8．4　使用execnet并行處理
列表　379
8．4．1　工作方式　379
8．4．2　工作原理　380
8．4．3　更多內(nèi)容　381
8．4．4　請參閱　381
8．5　在Redis中存儲頻率分布　382
8．5．1　準(zhǔn)備工作　382
8．5．2　工作方式　382
8．5．3　工作原理　384
8．5．4　更多內(nèi)容　385
8．5．5　請參閱　386
8．6　在Redis中存儲條件頻率
分布　386
8．6．1　準(zhǔn)備工作　386
8．6．2　工作方式　386
8．6．3　工作原理　387
8．6．4　更多內(nèi)容　388
8．6．5　請參閱　388
8．7　在Redis中存儲有序
字典　388
8．7．1　準(zhǔn)備工作　388
8．7．2　工作方式　388
8．7．3　工作原理　390
8．7．4　更多內(nèi)容　391
8．7．5　請參閱　392
8．8　使用Redis和execnet進(jìn)行
分布式單詞評分　392
8．8．1　準(zhǔn)備工作　392
8．8．2　工作方式　392
8．8．3　工作原理　393
8．8．4　更多內(nèi)容　396
8．8．5　請參閱　396
第9章　解析特定的數(shù)據(jù)類型　397
9．1　引言　397
9．2　使用dateutil解析日期和
時間　398
9．2．1　準(zhǔn)備工作　398
9．2．2　工作方式　398
9．2．3　工作原理　399
9．2．4　更多信息　399
9．2．5　請參閱　399
9．3　時區(qū)的查找和轉(zhuǎn)換　400
9．3．1　準(zhǔn)備工作　400
9．3．2　工作方式　400
9．3．3　工作原理　402
9．3．4　更多信息　402
9．3．5　請參閱　403
9．4　使用lxml從HTML中提取
URL　403
9．4．1　準(zhǔn)備工作　403
9．4．2　工作方式　403
9．4．3　工作原理　404
9．4．4　更多信息　404
9．4．5　請參閱　405
9．5　清理和剝離HTML　405
9．5．1　準(zhǔn)備工作　405
9．5．2　工作方式　405
9．5．3　工作原理　405
9．5．4　更多信息　406
9．5．5　請參閱　406
9．6　使用BeautifulSoup轉(zhuǎn)換
HTML實體　406
9．6．1　準(zhǔn)備工作　406
9．6．2　工作方式　406
9．6．3　工作原理　407
9．6．4　更多信息　407
9．6．5　請參閱　407
9．7　檢測和轉(zhuǎn)換字符編碼　407
9．7．1　準(zhǔn)備工作　408
9．7．2　工作方式　408
9．7．3　工作原理　409
9．7．4　更多信息　409
9．7．5　請參閱　410
附錄A　賓州treebank詞性標(biāo)簽　411
模塊3　使用Python掌握自然語言處理
第　1章 使用字符串　417
1．1　標(biāo)記化　417
1．1．1　將文本標(biāo)記為句子　418
1．1．2　其他語言文字的標(biāo)記化　418
1．1．3　將句子標(biāo)記為單詞　419
1．1．4　使用TreebankWordTokenizer
進(jìn)行標(biāo)記化　420
1．1．5　使用正則表達(dá)式進(jìn)行
標(biāo)記化　421
1．2　規(guī)范化　424
1．2．1　消除標(biāo)點符號　424
1．2．2　轉(zhuǎn)化為小寫和大寫　425
1．2．3　處理停用詞　425
1．2．4　計算英語中的停用詞　426
1．3　替代和糾正標(biāo)記　427
1．3．1　使用正則表達(dá)式替換
單詞　427
1．3．2　使用一個文本替換另一個
文本的示例　428
1．3．3　在標(biāo)記化之前進(jìn)行
替代　428
1．3．4　處理重復(fù)的字符　428
1．3．5　刪除重復(fù)字符的示例　429
1．3．6　使用單詞的同義詞替換
單詞　430
1．4　在文本上應(yīng)用齊夫定律　431
1．5　相似性量度　431
1．5．1　使用編輯距離算法應(yīng)用
相似性量度　432
1．5．2　使用杰卡德系數(shù)應(yīng)用
相似性量度　434
1．5．3　使用史密斯-沃特曼算法
應(yīng)用相似性量度　434
1．5．4　其他字符串相似性指標(biāo)　435
1．6　本章小結(jié)　436
第　2章 統(tǒng)計語言模型　437
2．1　單詞頻率　437
2．1．1　對給定文本進(jìn)行最大
似然估計　441
2．1．2　隱馬爾可夫模型估計　448
2．2　在MLE模型上應(yīng)用平滑　450
2．2．1　加一平滑法　450
2．2．2　古德-圖靈算法　451
2．2．3　聶氏估計　456
2．2．4　威滕 貝爾估計　457
2．3　為MLE指定回退機制　457
2．4　應(yīng)用數(shù)據(jù)插值獲得混合和
匹配　458
2．5　應(yīng)用困惑度評估語言模型　458
2．6　在建模語言中應(yīng)用
梅特羅波利斯-黑斯廷斯算法　459
2．7　在語言處理中應(yīng)用
吉布斯采樣　459
2．8　本章小結(jié)　461
第3章　詞語形態(tài)學(xué)—試一試　462
3．1　詞語形態(tài)學(xué)　462
3．2　詞根還原器　463
3．3　詞形還原　466
3．4　開發(fā)用于非英語語言的詞根
還原器　467
3．5　詞語形態(tài)分析器　469
3．6　詞語形態(tài)生成器　471
3．7　搜索引擎　471
3．8　本章小結(jié)　475
第4章　詞性標(biāo)注—識別單詞　476
4．1　詞性標(biāo)注　476
4．2　創(chuàng)建POS標(biāo)注的語料庫　482
4．3　選擇某個機器學(xué)習(xí)算法　484
4．4　涉及n元組方法的統(tǒng)計建?！?86
4．5　使用POS標(biāo)注的語料庫開發(fā)
組塊器　491
4．6　本章小結(jié)　494
第5章　解析—分析訓(xùn)練數(shù)據(jù)　495
5．1　解析　495
5．2　構(gòu)建樹庫　496
5．3　從樹庫中提取上下文無關(guān)文法的
規(guī)則　501
5．4　從CFG中創(chuàng)建概率上下文無關(guān)的
文法　507
5．5　CYK圖解析算法　509
5．6　厄雷圖解析算法　510
5．7　本章小結(jié)　516
第6章　語義分析—意義重大　517
6．1　語義分析　517
6．1．1　NER簡介　521
6．1．2　使用隱馬爾可夫模型的
NER系統(tǒng)　525
6．1．3　使用機器學(xué)習(xí)工具包訓(xùn)練
NER　530
6．1．4　使用POS標(biāo)注的
NER　531
6．2　從Wordnet中生成同義詞集
ID　534
6．3　使用Wordnet消除歧義　537
6．4　本章小結(jié)　541
第7章　情感分析—我很高興　542
7．1　情感分析　542
7．2　使用機器學(xué)習(xí)的情感分析　548
7．3　本章小結(jié)　572
第8章　信息檢索—訪問信息　573
8．1　信息檢索　573
8．1．1　停用詞刪除　574
8．1．2　利用向量空間模型進(jìn)行
信息檢索　576
8．2　向量空間評分以及與查詢
操作器交互　583
8．3　利用隱含語義索引開發(fā)IR
系統(tǒng)　586
8．4　文本摘要　587
8．5　問答系統(tǒng)　588
8．6　本章小結(jié)　589
第9章　話語分析—知識就是信仰　590
9．1　話語分析　590
9．1．1　使用定中心理論進(jìn)行
話語分析　595
9．1．2　回指解析　596
9．2　本章小結(jié)　601

第　10章 NLP系統(tǒng)的評估—
性能分析　602
10．1　對NLP系統(tǒng)進(jìn)行評估的
需求　602
10．1．1　NLP工具（POS標(biāo)注器、
詞干還原器和形態(tài)分析器）
的評估　603
10．1．2　使用黃金數(shù)據(jù)評估
解析器　613
10．2　IR系統(tǒng)的評估　614
10．3　錯誤識別的指標(biāo)　614
10．4　基于詞匯匹配的指標(biāo)　615
10．5　基于語法匹配的指標(biāo)　619
10．6　使用淺層語義匹配的
指標(biāo)　620
10．7　本章小結(jié)　621
參考書目　622