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《自然语言处理理论与实战》一书源码下载
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Latest commit 0646bf4 Jul 9, 2019

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自然语言处理理论与实战源码下载

机器学习和自然语言(QQ群号:436303759)是一个研究深度学习、机器学习、自然语言处理、数据挖掘、图像处理、目标检测、数据科学等AI相关领域的技术群。其宗旨是纯粹的AI技术圈子、绿色的交流环境。

内容介绍

本书分四个部分,第一部分主要介绍基础知识,包括认识机器学习和自然语言处理、快速上手Python、线性代数、概率论和统计学;第二部分主要介绍自然语言处理技术,包括自然语言处理介绍、语料库技术、中文分词、数据预处理、马尔科夫模型、条件随机场、模型评估、剖析自然处理工具背后的原理;第三部分主要介绍机器学习技术,包括认识机器学习、常见机器学习算法、机器学习算法案例源码实现。第四部分主要介绍工程项目实践,包括Python项目实战、自然语言处理项目实战、机器学习结合自然语言处理综合项目实战。

自然语言处理理论与实战修正

本书源码下载地址: https://github.com/BaiNingchao/NLP-ML/

(1)页码:30 • 行数:10

堆栈应该是后进先出,队列应该是先进先出

(2)页码:42 • 行数:倒数第一

设向量a(x1,y1)向量b(x2,y2),若向量a平行向量b 则x1y2=y1x2 (内向等于外向),而不是x1y1=y2x2

(3)页码:45 行数:10

数乘向量的消去律(2)修改为:

1562661058162

(4)页码:46 行数:13

向量积运算率第二条修改如下:

1562661092346

(5)页码:76 行数:第8行

1562661120585

(6)页码:187 行数:7-11行

Jar包和相关文件。后面修正为:

首先下载jar1.8和nltk-develop并安装成功后,将tools拷贝都E盘,或者读者自定义盘符下,运行即可。以上软件包下载地址:https://github.com/bainingchao/NLP-ML/blob/master/08chapter/%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E5%8C%85%E4%B8%8B%E8%BD%BD.txt

(7) 页码:187 行数:倒数第5行

图片更换为:

1562661307912

(8)页码:188 行数:1-12行

  • 句法分析依赖:stanford-parser.jar、stanford-parser-3.9.1-models.jar、classifiers。

  • 依存句法分析依赖:stanford-parser.jar、stanford-parser-3.9.1-models.jar、classifiers。

压缩包和源码分析:(选学内容)

(9)页码:192 -194

  • E:\tools\stanfordNLTK\jar\stanford-parser-3.6.0-models.jar修改为:

E:\tools\stanfordNLTK\jar\stanford-parser-3.9.1-models.jar

  • E:\tools\stanfordNLTK\jar\stanford-parser-3.6.0-models.jar修改为:

E:\tools\stanfordNLTK\jar\stanford-parser-3.9.1-models.jar

  • E:\tools\stanfordNLTK\jar\stanford-parser-3.6.0-models.jar修改为:

E:\tools\stanfordNLTK\jar\stanford-parser-3.9.1-models.jar

  • E:\tools\stanfordNLTK\jar\stanford-parser-3.6.0-models.jar修改为:

E:\tools\stanfordNLTK\jar\stanford-parser-3.9.1-models.jar

(10)页码:241 • 行数:1

本章数据预处理部分,新增了数据预处理全过程的封装代码包:数据预处理全过程代码封装 包括:

  1. 高效的读取文本文件
  2. 处理文本的HTML标签、特殊符号(如微博文本)
  3. 分词去停用词
  4. 特征词选取并转换成文本向量
  5. 自定义规则提取特征词

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