《python自然語言處理》
第1章 語言處理與python 1
1.1 語言計算：文本和詞匯 1
1.2 近觀python：將文本當做詞鏈錶 10
1.3 計算語言：簡單的統計 17
1.4 迴到python:決策與控製 24
1.5 自動理解自然語言 29
1.6 小結 35
1.7 深入閱讀 36
1.8 練習 37
第2章 獲得文本語料和詞匯資源 41
2.1 獲取文本語料庫 41
2.2 條件頻率分布 55
2.3 更多關於python：代碼重用 60
2.4 詞典資源 63
2.5 wordnet 72
2.6 小結 78
2.7 深入閱讀 79
2.8 練習 80
第3章 處理原始文本 84
3.1 從網絡和硬盤訪問文本 84
3.2 字符串：最底層的文本處理 93
3.3 使用unicode進行文字處理 100
3.4 使用正則錶達式檢測詞組搭配 105
3.5 正則錶達式的有益應用 109
3.6 規範化文本 115
3.7 用正則錶達式為文本分詞 118
3.8 分割 121
3.9 格式化：從鏈錶到字符串 126
3.10 小結 132
3.11 深入閱讀 133
3.12 練習 134
第4章 編寫結構化程序 142
4.1 迴到基礎 142
4.2 序列 147
4.3 風格的問題 152
4.4 函數：結構化編程的基礎 156
4.5 更多關於函數 164
4.6 程序開發 169
4.7 算法設計 175
4.8 python庫的樣例 183
4.9 小結 188
4.10 深入閱讀 189
4.11 練習 189
第5章 分類和標注詞匯 195
5.1 使用詞性標注器 195
5.2 標注語料庫 197
5.3 使用python字典映射詞及其屬性 206
5.4 自動標注 216
5.5 n-gram標注 221
5.6 基於轉換的標注 228
5.7 如何確定一個詞的分類 230
5.8 小結 233
5.9 深入閱讀 234
5.10 練習 235
第6章 學習分類文本 241
6.1 監督式分類 241
6.2 監督式分類的舉例 254
6.3 評估 258
6.4 決策樹 263
6.5 樸素貝葉斯分類器 266
6.6 最大熵分類器 271
6.7 為語言模式建模 275
6.8 小結 276
6.9 深入閱讀 277
6.10 練習 278
第7章 從文本提取信息 281
7.1 信息提取 281
7.2 分塊 284
7.3 開發和評估分塊器 291
7.4 語言結構中的遞歸 299
7.5 命名實體識彆 302
7.6 關係抽取 306
7.7 小結 307
7.8 深入閱讀 308
7.9 練習 308
第8章 分析句子結構 312
8.1 一些語法睏境 312
8.2 文法的用途 316
8.3 上下文無關文法 319
8.4 上下文無關文法分析 323
8.5 依存關係和依存文法 332
8.6 文法開發 336
8.7 小結 343
8.8 深入閱讀 344
8.9 練習 344
第9章 建立基於特徵的文法 349
9.1 文法特徵 349
9.2 處理特徵結構 359
9.3 擴展基於特徵的文法 367
9.4 小結 379
9.5 深入閱讀 380
9.6 練習 381
第10章 分析語句的含義 384
10.1 自然語言理解 384
10.2 命題邏輯 391
10.3 一階邏輯 395
10.4 英語語句的語義 409
10.5 段落語義層 422
10.6 小結 428
10.7 深入閱讀 429
10.8 練習 430
第11章 語言數據管理 434
11.1 語料庫結構：案例研究 434
11.2 語料庫生命周期 439
11.3 數據采集 443
11.4 使用xml 452
11.5 使用toolbox數據 459
11.6 使用olac元數據描述語言資源 463
11.7 小結 466
11.8 深入閱讀 466
11.9 練習 467
後記 470
參考文獻 476
· · · · · · (收起)