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內(nèi)容簡介

　　書中將自然語言處理技術(shù)和統(tǒng)計處理技術(shù)視為工具，不會涉及到其繁瑣的原理、數(shù)學(xué)定理等。書中利用操作簡便的Python程序包來處理文本數(shù)據(jù)，探索文本挖掘可以幫我們做到的事情，而非用尖端的技術(shù)進行程序設(shè)計。書中用簡單明快的例子演示應(yīng)用效果，并配有視頻展示，下載資料包即可獲取視頻和案例二維碼！本書通過5個章節(jié)介紹相關(guān)知識，第1章介紹文本挖掘的整體印象；在第2章中概括介紹了本書后面用到的Python的必要知識；第3章中介紹文本處理相關(guān)的基本概念和觀點；第4章中利用Python學(xué)習作為基礎(chǔ)處理的頻率分析方法和其能得到的結(jié)果；*后，在第5章中介紹文本挖掘需要用到的各種具體方法以及在Python中的處理步驟。

作者簡介

　　1975年畢業(yè)于東京大學(xué)工學(xué)部電子工學(xué)專業(yè)。1977年完成工學(xué)專業(yè)課程碩士課程。1978年進入斯坦福大學(xué)電氣工學(xué)專業(yè)，1984年退出博士課程，進入日本艾比·艾姆東京基礎(chǔ)研究所工作。2000年加入到東邦大學(xué)理學(xué)部情報科學(xué)科，任東邦大學(xué)理學(xué)部情報科學(xué)科教授。

圖書目錄

前言
第1章　文本挖掘的概要
1.1　什么是文本挖掘
1.2　應(yīng)用實例
第2章　Python概要和實驗準備
2.1　什么是Python
2.2　編寫、運行程序的環(huán)境
2.3　Python的語法規(guī)則
2.4　可用于文本挖掘的程序包
2.5　數(shù)據(jù)的準備
第3章　文本分割和數(shù)據(jù)分析的方法
3.1　文本的構(gòu)成元素
3.2　統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘的基本方法
3.3　文本挖掘特有的方法
第4章　頻率統(tǒng)計的實際應(yīng)用
4.1　文字單位的出現(xiàn)頻率分析
4.2　單詞的出現(xiàn)頻率分析
第5章　文本挖掘的各種處理示例
5.1　連續(xù)·N-gram的分析和利用
5.2　詞的重要性和TF-IDF分析
5.3　基于KWIC的檢索
5.4　基于單詞屬性的積極消極分析
5.5　基于WordNet的同義詞檢索
5.6　句法分析和關(guān)聯(lián)分析的實際操作
5.7　語義分析和Word2Vec
附錄　Python編程環(huán)境的簡單安裝
A.1　什么是開發(fā)環(huán)境
A.2　在Windows10上的安裝
A.3　開始使用Jupyter Notebook
A.4　作業(yè)結(jié)果的保存和Jupyter Notebook的結(jié)束