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自然语言处理是什么？谁需要学习自然语言处理？自然语言处理在哪些地方应用？相关问题一直困扰着不少初学者。针对这一情况，作者结合教学经验和工程应用编写此书。《自然语言处理理论与实战》讲述自然语言处理相关学科知识和理论基础，并介绍使用这些知识的应用和工具，以及如何在实际环境中使用它们。由于自然语言处理的特殊性，其是一门多学科交叉的学科，初学者难以把握知识的广度和宽度，对侧重点不能全面掌握。《自然语言处理理论与实战》针对以上情况，经过科学调研分析，选择以理论结合实例的方式将内容呈现出来。其中涉及开发工具、Python语言、线性代数、概率论、统计学、语言学等工程上常用的知识介绍，然后介绍自然语言处理的核心理论和案例解析，最后通过几个综合性的例子完成自然语言处理的学习和深入。《自然语言处理理论与实战》旨在帮助读者快速、高效地学习自然语言处理和人工智能技术。

《自然语言处理理论与实战》适用于具备一定编程基础的计算机专业、软件工程专业、通信专业、电子技术专业和自动化专业的大学二年级以上的学生、科研工作者和相关技术人员。一些做工程应用的自然语言处理工程师，也可以通过阅读《自然语言处理理论与实战》补充理论知识，理论知识的魅力在于遇到工程难题时，可以知道其背后的原因，快速、准确地解决问题。

第1 章基础入门 1

1.1 什么是自然语言处理 1

1.1.1 自然语言处理概述 1

1.1.2 自然语言处理的发展历史 3

1.1.3 自然语言处理的工作原理 6

1.1.4 自然语言处理的应用前景 7

1.2 开发工具与环境 7

1.2.1 Sublime Text 和Anaconda 介绍 7

1.2.2 开发环境的安装与配置 8

1.3 实战：第一个小程序的诞生 13

1.3.1 实例介绍 13

1.3.2 源码实现 13

第2 章快速上手Python 15

2.1 初识Python 编程语言 15

2.1.1 Python 概述 15

2.1.2 Python 能做什么 17

2.1.3 Python 的语法和特点 19

2.2 Python 进阶 24

2.2.1 Hello World 24

2.2.2 语句和控制流 24

2.2.3 函数 27

2.2.4 List 列表 29

2.2.5 元组 32

2.2.6 set 集合 33

2.2.7 字典 33

2.2.8 面向对象编程：类 34

2.2.9 标准库 36

2.3 Python 深入——第三方库 36

2.3.1 Web 框架 36

2.3.2 科学计算 37

2.3.3 GUI 37

2.3.4 其他库 37

第3 章线性代数 39

3.1 线性代数介绍 39

3.2 向量 40

3.2.1 向量定义 40

3.2.2 向量表示 42

3.2.3 向量定理 42

3.2.4 向量运算 43

3.3 矩阵 47

3.3.1 矩阵定义 47

3.3.2 矩阵表示 48

3.3.3 矩阵运算 48

3.3.4 线性方程组 51

3.3.5 行列式 51

3.3.6 特征值和特征向量 55

3.4 距离计算 56

3.4.1 余弦距离 56

3.4.2 欧氏距离 57

3.4.3 曼哈顿距离 58

3.4.4 明可夫斯基距离 59

3.4.5 切比雪夫距离 61

3.4.6 杰卡德距离 62

3.4.7 汉明距离 63

3.4.8 标准化欧式距离 64

3.4.9 皮尔逊相关系数 65

第4 章概率论 67

4.1 概率论介绍 67

4.2 事件 68

4.2.1 随机试验 68

4.2.2 随机事件和样本空间 69

4.2.3 事件的计算 70

4.3 概率 71

4.4 概率公理 73

4.5 条件概率和全概率 76

4.5.1 条件概率 76

4.5.2 全概率 77

4.6 贝叶斯定理 78

4.7 信息论 79

4.7.1 信息论的基本概念 79

4.7.2 信息度量 80

第5 章统计学 85

5.1 图形可视化 85

5.1.1 饼图 85

5.1.2 条形图 88

5.1.3 热力图 91

5.1.4 折线图 93

5.1.5 箱线图 96

5.1.6 散点图 99

5.1.7 雷达图 102

5.1.8 仪表盘 104

5.1.9 可视化图表用法 106

5.2 数据度量标准 108

5.2.1 平均值 108

5.2.2 中位数 108

5.2.3 众数 110

5.2.4 期望 111

5.2.5 方差 112

5.2.6 标准差 113

5.2.7 标准分 114

5.3 概率分布 115

5.3.1 几何分布 115

5.3.2 二项分布 116

5.3.3 正态分布 118

5.3.4 泊松分布 121

5.4 统计假设检验 123

5.5 相关和回归 125

5.5.1 相关 125

5.5.2 回归 127

5.5.3 相关和回归的联系 130

第6 章语言学 132

6.1 语音 132

6.1.1 什么是语音 132

6.1.2 语音的三大属性 133

6.1.3 语音单位 134

6.1.4 记音符号 135

6.1.5 共时语流音变 136

6.2 词汇 137

6.2.1 什么是词汇 137

6.2.2 词汇单位 137

6.2.3 词的构造 138

6.2.4 词义及其分类 140

6.2.5 义项与义素 141

6.2.6 语义场 142

6.2.7 词汇的构成 143

6.3 语法 143

6.3.1 什么是语法 143

6.3.2 词类 144

6.3.3 短语 148

6.3.4 单句 150

6.3.5 复句 152

第7 章自然语言处理 155

7.1 自然语言处理的任务和限制 155

7.2 自然语言处理的主要技术范畴 156

7.2.1 语音合成 156

7.2.2 语音识别 156

7.2.3 中文自动分词 157

7.2.4 词性标注 158

7.2.5 句法分析 158

7.2.6 文本分类 159

7.2.7 文本挖掘 160

7.2.8 信息抽取 161

7.2.9 问答系统 161

7.2.10 机器翻译 162

7.2.11 文本情感分析 163

7.2.12 自动摘要 164

7.2.13 文字蕴涵 165

7.3 自然语言处理的难点 165

7.3.1 语言环境复杂 165

7.3.2 文本结构形式多样 166

7.3.3 边界识别限制 166

7.3.4 词义消歧 167

7.3.5 指代消解 168

7.4 自然语言处理展望 169

第8 章语料库 173

8.1 语料库浅谈 173

8.2 语料库深入 174

8.3 自然语言处理工具包：NLTK 176

8.3.1 NLTK 简介 176

8.3.2 安装NLTK 177

8.3.3 使用NLTK 180

8.3.4 在Python NLTK 下使用Stanford NLP 186

8.4 获取语料库 194

8.4.1 国内外著名语料库 195

8.4.2 网络数据获取 197

8.4.3 NLTK 获取语料库 200

8.5 综合案例：走进大秦帝国 208

8.5.1 数据采集和预处理 208

8.5.2 构建本地语料库 208

8.5.3 大秦帝国语料操作 209

第9 章中文自动分词 216

9.1 中文分词简介 216

9.2 中文分词的特点和难点 218

9.3 常见中文分词方法 219

9.4 典型中文分词工具 220

9.4.1 HanLP 中文分词 220

9.4.2 其他中文分词工具 223

9.5 结巴中文分词 224

9.5.1 基于Python 的结巴中文分词 224

9.5.2 结巴分词工具详解 227

9.5.3 结巴分词核心内容 230

9.5.4 结巴分词基本用法 233

第10 章数据预处理 241

10.1 数据清洗 241

10.2 分词处理 242

10.3 特征构造 242

10.4 特征降维与选择 243

10.4.1 特征降维 243

10.4.2 特征选择 243

10.5 简单实例 244

10.6 本章小结 249

第11 章马尔可夫模型 250

11.1 马尔可夫链 250

11.1.1 马尔可夫简介 250

11.1.2 马尔可夫链的基本概念 251

11.2 隐马尔可夫模型 253

11.2.1 形式化描述 253

11.2.2 数学形式描述 255

11.3 向前算法解决HMM 似然度 256

11.3.1 向前算法定义 256

11.3.2 向前算法原理 256

11.3.3 现实应用：预测成都天气的冷热 258

11.4 文本序列标注案例：Viterbi 算法 259

第12 章条件随机场 263

12.1 条件随机场介绍 263

12.2 简单易懂的条件随机场 265

12.2.1 CRF 的形式化表示 265

12.2.2 CRF 的公式化表示 266

12.2.3 深度理解条件随机场 268

第13 章模型评估 269

13.1 从统计角度介绍模型概念 269

13.1.1 算法模型 269

13.1.2 模型评估和模型选择 270

13.1.3 过拟合与欠拟合的模型选择 272

13.2 模型评估与选择 275

13.2.1 模型评估的概念 275

13.2.2 模型评估的评测指标 275

13.2.3 以词性标注为例分析模型评估 276

13.2.4 模型评估的几种方法 278

13.3 ROC 曲线比较学习器模型 279

第14 章命名实体识别 281

14.1 命名实体识别概述 281

14.2 命名实体识别的特点与难点 284

14.3 命名实体识别方法 284

14.4 中文命名实体识别的核心技术 286

14.5 展望 295

第15 章自然语言处理实战 296

15.1 GitHub 数据提取与可视化分析 296

15.1.1 了解GitHub 的API 296

15.1.2 使用NetworkX 作图 299

15.1.3 使用NetworkX 构建兴趣图 301

15.1.4 NetWorkX 部分统计指标 304

15.1.5 构建GitHub 的兴趣图 305

15.1.6 可视化 318

15.2 微博话题爬取与存储分析 320

15.2.1 数据采集 320

15.2.2 数据提取 329

15.2.3 数据存储 332

15.2.4 项目运行与分析 333

附录A Python 与其他语言调用 337

附录B Git 项目上传简易教程 339

参考文献 341

1 唐聃教授，中科院工学博士。现工作于成都信息工程大学软件工程学院。研究方向包括自然语言处理、信息安全、数据分析。曾参与多项国家863项目和中科院知识创新工程项目、省科技厅和教育厅项目；2016年入选中国科学院西部之光人才计划（中国科学院西部青年学者）。

2 白宁超，工学硕士，四川省计算机研究院开发工程师，曾参与国家自然基金项目和四川省科技支撑计划等多个省级项目。

3 冯暄 高级工程师，四川省计算机研究院信息化工程研究所所长。主持或参与国家级、省级科研项目16项。获得四川省科技进步奖二等奖2项、三等奖1项。

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书籍介绍

自然语言处理是什么？谁需要学习自然语言处理？自然语言处理在哪些地方应用？相关问题一直困扰着不少初学者。针对这一情况，作者结合教学经验和工程应用编写此书。《自然语言处理理论与实战》讲述自然语言处理相关学科知识和理论基础，并介绍使用这些知识的应用和工具，以及如何在实际环境中使用它们。由于自然语言处理的特殊性，其是一门多学科交叉的学科，初学者难以把握知识的广度和宽度，对侧重点不能全面掌握。《自然语言处理理论与实战》针对以上情况，经过科学调研分析，选择以理论结合实例的方式将内容呈现出来。其中涉及开发工具、Python语言、线性代数、概率论、统计学、语言学等工程上常用的知识介绍，然后介绍自然语言处理的核心理论和案例解析，最后通过几个综合性的例子完成自然语言处理的学习和深入。《自然语言处理理论与实战》旨在帮助读者快速、高效地学习自然语言处理和人工智能技术。

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