介绍使用spaCy使用Python进行自然语言处理,spaCy是一个领先的Python自然语言处理库。

使用Python和spaCy进行自然语言处理将向您展示如何快速轻松地创建聊天机器人、文本压缩脚本和订单处理工具等NLP应用程序。您将了解如何利用spaCy库智能地从文本中提取含义;如何确定句子中词语之间的关系(句法依赖分析);识别名词、动词和其他词类(词性标注);并将专有名词分类,如人员、组织和地点(识别命名实体)。你甚至会学到如何将陈述转换成问题来保持对话的进行。您还将学习如何:

  • 使用单词向量进行数学运算,找到含义相似的单词(第5章)
  • 使用spaCy内置的displaCy visualizer识别数据中的模式(第7章)
  • 自动从用户输入中提取关键字并将其存储在关系数据库中(第9章)
  • 部署聊天机器人应用程序,在互联网上与用户互动(第11章)

每一章的“尝试这个”部分鼓励您通过扩展该书的示例脚本来处理更广泛的输入、添加错误处理和构建专业质量的应用程序,从而实践您所学到的知识。在本书的最后,您将使用Python和spaCy创建自己的NLP应用程序。

https://nostarch.com/NLPPython

Yuli Vasiliev是一名程序员、自由撰稿人和顾问,专门从事开源开发、Oracle数据库技术和自然语言处理。

Introduction

Chapter 1: How Natural Language Processing Works Chapter 2: The Text-Processing Pipeline Chapter 3: Working with Container Objects and Customizing spaCy Chapter 4: Extracting and Using Linguistic Features Chapter 5: Working with Word Vectors Chapter 6: Finding Patterns and Walking Dependency Trees Chapter 7: Visualizations Chapter 8: Intent Recognition Chapter 9: Storing User Input in a Database Chapter 10: Training Models Chapter 11: Deploying Your Own Chatbot Chapter 12: Implementing Web Data and Processing Images Linguistic Primer

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自然语言处理(NLP)是语言学,计算机科学,信息工程和人工智能的一个子领域,与计算机和人类(自然)语言之间的相互作用有关,尤其是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据 。

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