Python中文文本分析

定　價：￥36.00

作　者：	景永霞，茍和平著
出版社：	蘭州大學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787311058364	出版時間：	2020-12-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	211	字數(shù)：

內容簡介

　　本書對中文文本分析的實現(xiàn)環(huán)境、相關關鍵算法、文本數(shù)據(jù)類型和結構等進行了詳細的分析，并利用國內相關研究機構提供的幾種標準中文文本數(shù)據(jù)集進行了算法的測試分析，同時也采用數(shù)據(jù)獲取工具從網(wǎng)絡上獲取部分實際平臺的中文文本數(shù)據(jù)，對相關算法的適應性進行分析，使讀者能夠掌握中文文本分析的具體流程和方法。

作者簡介

　　景永霞，碩士研究生，副教授，畢業(yè)于西北師范大學計算機應用技術專業(yè)。目前為瓊臺師范學院信息科學技術學院教師、瓊臺師范學院教育大數(shù)據(jù)與人工智能研究所主要成員。主要研究方向為數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘，參編教材3部，主持和參與省部級以上科研項目8項，發(fā)表學術論文40多篇。

圖書目錄

第1章概述
1.1 文本分析的意義
1.2 文本分析的目的
1.3 本書內容安排
第2章文本分析的環(huán)境
2.1 Python運行環(huán)境
2.2 文本分析的常用庫
2.3 Anaconda
第3章 Python基礎
3.1 Pvthon基本概念
3.2 Python腳本創(chuàng)建與運行
3.3 Python核心數(shù)據(jù)類型
3.4 Python控制結構
3.5 Python函數(shù)
3.6 正則表達式
第4章文本預處理
4.1 幾種常見的中文文本語料庫
4.2 文本清洗
4.3 文本分詞
4.4 刪除停用詞與詞頻統(tǒng)計
第5章文本特征選擇與向量化
5.1 基本概念
5.2 詞袋模型
5.3 TF—IDF模型
5.4 IG模型
5.5 卡方檢驗
第6章特征抽取
6.1 特征抽取的意義
6.2 奇異值分解(SvD)
6.3 主成分分析(PCA)
6.4 潛在狄利克雷分布(LDA)
6.5 非負矩陣分解(NMF)
6.6 案例分析
第7章詞向量
7.1 詞向量基本概念
7.2 Word2Vec
7.3 采用Gensim工具訓練詞向量
7.4 詞向量在文本分析中的應用
第8章文本分類
8.1 文本分類基本概念
8.2 文本分類類型
8.3 分類模型評估
8.4 基于傳統(tǒng)機器學習的文本分類模型
8.5 特征抽取在文本分類中的應用
8.6 特征選擇結合特征抽取在文本分類中的應用
第9章情感分析
9.1 情感分析概述
9.2 情感分析層次
9.3 基于情感詞的文本情感分析
9.4 基于機器學習的文本情感分析
參考文獻