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《Python自然语言处理》——1.7 深入阅读

本节书摘来自异步社区《Python自然语言处理》一书中的第1章,第1.7节,作者[美]Steven Bird,Ewan Klein,Edward Loper, 陈涛,张旭,崔杨,刘海平 译,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.7 深入阅读 本章综合介绍了有关编程、自然语言处理和语言学的新概念。其中的一些将会在下面的章节继续出现。然而,你可能也想咨询与本章相关的在线材料(在http://www.nltk.org/ ),包括额外的背景资料的链接及在线NLP系统的链接。你可能还喜欢在维基百科中阅读一些语言学和自然语言处理相关的概念(如搭配、图灵测试、类型-标识符的区别等)。 你应该自己去熟悉http://docs.python.org/ 上的Python文档,那里给出了许多教程和全面的参考材料。http://wiki.python.org/moin/BeginnersGuide 上有《Python初学者指南》。关于Python的各种问题在http://www.python.org/doc/faq/general/ 的FAQ中都有回答。 随着对NLTK研究的深入,你可能想...

《Python自然语言处理》——导读

前 言 这是一本关于自然语言处理的书。所谓“自然语言”,是指人们日常交流使用的语言,如英语、印地语、葡萄牙语等。相对于编程语言和数学符号这样的人工语言,自然语言随着一代代的传递而不断演化,因而很难用明确的规则来确定。从广义上讲,“自然语言处理”(Natural Language Processing,NLP)包含所有用计算机对自然语言进行的操作,从最简单的通过计数词汇出现的频率来比较不同的写作风格,到最复杂的完全“理解”人所说的话,或至少达到能对人的话语作出有效反应的程度。 NLP的技术应用日益广泛。例如:手机和手持电脑对输入法联想提示和手写识别的支持;网络搜索引擎能搜索到非结构化文本中的信息;机器翻译能把中文文本翻译成西班牙文。通过提供更自然的人机界面和获取存储信息的高级手段,语言处理正在这个多语种的信息社会中扮演着更核心的角色。 这本书提供自然语言处理领域的入门指南。它可以用来自学,也可以作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书,或是作为人工智能、文本挖掘、语料库语言学课程的补充读物。本书实用性强,包括上百个实例和分级练习。 本书基于Python编程语言及名为自然语言工具包(Nat...

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