Python自然語言處理（微課版）

目錄


第1章自然語言處理概述1
1.1人工智能發(fā)展歷程1
1.1.1第一階段: 20年黃金時代1
1.1.2第二階段: 第一次寒冬1
1.1.3第三階段: 繁榮期1
1.1.4第四階段: 第二次寒冬2
1.1.5第五階段: 穩(wěn)健時代2
1.2自然語言處理2
1.2.1概述2
1.2.2發(fā)展歷程3
1.2.3處理流程4
1.2.4研究內(nèi)容4
1.3機器學習算法6
1.3.1監(jiān)督學習6
1.3.2無監(jiān)督學習7
1.4自然語言處理相關(guān)庫8
1.4.1NumPy8
1.4.2Matplotlib8
1.4.3Pandas8
1.4.4SciPy9
1.4.5NLTK9
1.4.6SnowNLP11
1.4.7Sklearn12
1.5語料庫12
1.5.1認識語料庫12
1.5.2分類13
1.5.3構(gòu)建原則13
1.5.4常用語料庫13
1.5.5搜狗新聞語料庫15第2章Python語言簡述19
2.1Python簡介19
2.1.1Python發(fā)展歷程19
2.1.2Python的特點19
2.1.3Python應用場合20
2.2Python解釋器21
2.2.1Ubuntu下安裝Python21
2.2.2Windows下安裝Python21
2.3Python編輯器22
2.3.1IDLE22
2.3.2VS Code23
2.3.3PyCharm23
2.3.4Anaconda24
2.3.5Jupyter 31
2.4代碼書寫規(guī)則32
2.4.1縮進32
2.4.2多行語句33
2.4.3注釋33
2.4.4編碼習慣33
2.5自學網(wǎng)站34
2.5.1菜鳥網(wǎng)站34
2.5.2廖雪峰學Python網(wǎng)站35
2.5.3Python官方網(wǎng)站35
2.5.4Python  100天從新手到大師網(wǎng)站35
第3章Python數(shù)據(jù)類型37
3.1變量37
3.1.1變量命名37
3.1.2變量引用38
3.2運算符38
3.2.1算術(shù)運算符38
3.2.2關(guān)系運算符39
3.2.3賦值運算符40
3.2.4邏輯運算符41
3.2.5位運算符41
3.2.6成員運算符43
3.2.7身份運算符43
3.3表達式43
3.3.1概念43
3.3.2操作44
3.4數(shù)據(jù)類型44
3.5數(shù)字45
3.5.1概念45
3.5.2操作45
3.6字符串46
3.6.1概念46
3.6.2操作46
3.7列表48
3.7.1概念48
3.7.2操作48
3.8元組53
3.8.1概念53
3.8.2操作54
3.9字典55
3.9.1字典的概念55
3.9.2字典操作56
3.9.3字典舉例59
3.10集合59
3.10.1集合的概念59
3.10.2集合操作60
3.10.3集合舉例61
3.11組合數(shù)據(jù)類型62
3.11.1相互關(guān)系62
3.11.2數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換62
第4章Python流程控制63
4.1流程結(jié)構(gòu)63
4.2順序結(jié)構(gòu)63
4.2.1輸入輸出64
4.2.2舉例67
4.3選擇結(jié)構(gòu)67
4.3.1單分支67
4.3.2雙分支68
4.3.3多分支69
4.3.4分支嵌套70
4.4循環(huán)概述72
4.4.1循環(huán)結(jié)構(gòu)72
4.4.2循環(huán)分類72
4.5while語句72
4.5.1基本形式72
4.5.2else 語句73
4.5.3無限循環(huán)74
4.6for語句74
4.6.1應用序列類型74
4.6.2內(nèi)置函數(shù)range()75
4.7循環(huán)嵌套76
4.7.1原理76
4.7.2實現(xiàn)76
4.8輔助語句77
4.8.1break語句77
4.8.2continue語句79
4.8.3pass語句79
第5章Python函數(shù)81
5.1函數(shù)聲明與調(diào)用81
5.1.1函數(shù)聲明81
5.1.2函數(shù)調(diào)用81
5.1.3函數(shù)返回值83
5.2參數(shù)傳遞84
5.2.1實參與形參84
5.2.2傳對象引用84
5.3參數(shù)分類85
5.3.1必備參數(shù)85
5.3.2默認參數(shù)85
5.3.3關(guān)鍵參數(shù)86
5.3.4不定長參數(shù)86
5.4兩類特殊函數(shù)87
5.4.1匿名函數(shù)87
5.4.2遞歸函數(shù)88
第6章Python數(shù)據(jù)科學93
6.1科學計算93
6.2NumPy94
6.2.1認識NumPy94
6.2.2創(chuàng)建數(shù)組95
6.2.3查看數(shù)組97
6.2.4索引和切片97
6.2.5矩陣運算98
6.3Matplotlib99
6.3.1認識Matplotlib99
6.3.2線形圖100
6.3.3散點圖101
6.3.4餅狀圖102
6.3.5直方圖102
6.4Pandas103
6.4.1認識Pandas103
6.4.2Series104
6.4.3DataFrame108
6.4.4Index112
6.4.5Plot114
6.5SciPy115
6.5.1認識SciPy115
6.5.2稀疏矩陣115
6.5.3線性代數(shù)116
6.6Seaborn117
6.6.1認識Seaborn117
6.6.2圖表分類119
第7章Sklearn和NLTK120
7.1Sklearn簡介120
7.2安裝Sklearn121
7.3數(shù)據(jù)集122
7.3.1小數(shù)據(jù)集122
7.3.2大數(shù)據(jù)集127
7.3.3生成數(shù)據(jù)集128
7.4機器學習流程132
7.4.1語料清洗132
7.4.2劃分數(shù)據(jù)集132
7.4.3特征工程137
7.4.4機器算法137
7.4.5模型評估137
7.5NLTK簡介138
7.6NLTK語料庫139
7.6.1inaugural語料庫139
7.6.2gutenberg語料庫139
7.6.3movie_reviews語料庫140
7.7NLTK文本分類141
7.7.1分句分詞141
7.7.2停止詞142
7.7.3詞干提取143
7.7.4詞形還原143
7.7.5WordNet144
7.7.6語義相關(guān)性145
第8章語料清洗146
8.1認識語料清洗146
8.2清洗策略147
8.2.1一致性檢查147
8.2.2格式內(nèi)容檢查147
8.2.3邏輯錯誤檢查147
8.3缺失值清洗147
8.3.1認識缺失值147
8.3.2Pandas處理148
8.3.3Sklearn處理150
8.4異常值清洗151
8.4.1散點圖方法151
8.4.2箱線圖方法151
8.4.33σ法則153
8.5重復值清洗155
8.5.1NumPy處理155
8.5.2Pandas處理155
8.6數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換157
8.6.1數(shù)據(jù)值替換157
8.6.2數(shù)據(jù)值映射158
8.6.3數(shù)據(jù)值合并159
8.6.4數(shù)據(jù)值補充160
8.7Missingno庫161
8.7.1認識Missingno庫161
8.7.2示例163
8.8詞云165
8.8.1認識詞云165
8.8.2示例166
第9章特征工程168
9.1特征預處理168
9.1.1歸一化168
9.1.2標準化169
9.1.3魯棒化171
9.1.4正則化171
9.1.5示例172
9.2獨熱編碼176
9.2.1認識獨熱編碼176
9.2.2Pandas實現(xiàn)177
9.2.3Sklearn實現(xiàn)178
9.2.4DictVectorizer179
9.3CountVectorizer180
9.3.1認識CountVectorizer180
9.3.2Sklearn調(diào)用CountVectorizer180
9.4TFIDF181
9.4.1認識TFIDF181
9.4.2計算TFIDF181
9.4.3Sklearn調(diào)用TFIDF182
第10章中文分詞183
10.1概述183
10.1.1簡介183
10.1.2特點183
10.2常見中文分詞方法184
10.2.1基于規(guī)則和詞表方法184
10.2.2基于統(tǒng)計方法184
10.2.3基于理解方法185
10.3中文分詞困惑185
10.4jieba分詞庫186
10.4.1認識jieba186
10.4.2三種模式187
10.4.3自定義詞典188
10.4.4詞性標注189
10.4.5斷詞位置190
10.4.6關(guān)鍵詞抽取190
10.4.7停止詞表192
10.5HanLP分詞195
10.5.1認識HanLP195
10.5.2pyhanlp196
10.5.3中文分詞196
10.5.4依存分析使用197
10.5.5關(guān)鍵詞提取198
10.5.6命名實體識別199
10.5.7自定義詞典199
10.5.8簡體繁體轉(zhuǎn)換200
10.5.9摘要提取200
第11章文本分類202
11.1歷史回顧202
11.2文本分類方法202
11.2.1樸素貝葉斯202
11.2.2支持向量機203
11.3貝葉斯定理203
11.4樸素貝葉斯204
11.4.1GaussianNB方法204
11.4.2MultinomialNB方法205
11.4.3BernoulliNB方法207
11.5樸素貝葉斯進行新聞分類208
11.6支持向量機210
11.6.1線性核函數(shù)210
11.6.2多項式核函數(shù)211
11.6.3高斯核函數(shù)212
11.7支持向量機對鳶尾花分類213
11.8垃圾郵件分類216
11.8.1樸素貝葉斯定理實現(xiàn)217
11.8.2Sklearn樸素貝葉斯實現(xiàn)219
第12章文本聚類222
12.1概述222
12.1.1算法原理222
12.1.2流程223
12.2KMeans算法223
12.2.1算法原理223
12.2.2數(shù)學理論實現(xiàn)223
12.2.3Python實現(xiàn)225
12.3主成分分析228
12.3.1算法原理228
12.3.2components參數(shù)228
12.3.3對鳶尾花數(shù)據(jù)降維230
12.4KMeans評估指標232
12.4.1調(diào)整蘭德系數(shù)232
12.4.2輪廓系數(shù)232
12.5KMeans英文文本聚類235
12.5.1構(gòu)建DataFrame數(shù)據(jù)236
12.5.2進行分詞和停止詞去除236
12.5.3向量化236
12.5.4TFIDF模型236
12.5.5計算余弦相似度237
12.5.6KMeans聚類237
12.6KMeans中文文本聚類237
12.6.1程序流程237
12.6.2程序文件238
12.6.3執(zhí)行代碼238
第13章評價指標242
13.1Sklearn中的評價指標242
13.2混淆矩陣242
13.2.1認識混淆矩陣242
13.2.2Pandas計算混淆矩陣243
13.2.3Sklearn計算混淆矩陣244
13.3準確率244
13.3.1認識準確率244
13.3.2Sklearn計算準確率245
13.4精確率245
13.4.1認識精確率245
13.4.2Sklearn計算精確率245
13.5召回率246
13.5.1認識召回率246
13.5.2Sklearn計算召回率246
13.6F1 Score247
13.6.1認識F1 Score247
13.6.2Sklearn計算F1 Score247
13.7綜合實例247
13.7.1數(shù)學計算評價指標248
13.7.2Python計算評價指標248
13.8ROC曲線250
13.8.1認識ROC曲線250
13.8.2Sklearn計算ROC曲線251
13.9AUC面積252
13.9.1認識AUC面積252
13.9.2Sklearn計算AUC面積252
13.10分類評估報告253
13.10.1認識分類評估報告253
13.10.2Sklearn計算分類評估報告253
13.11NLP評價指標254
13.11.1中文分詞精確率和召回率254
13.11.2未登錄詞和登錄詞召回率254
第14章信息提取258
14.1概述258
14.2相關(guān)概念258
14.2.1信息258
14.2.2信息熵258
14.2.3信息熵與霍夫曼編碼259
14.2.4互信息260
14.3正則表達式260
14.3.1基本語法261
14.3.2re模塊261
14.3.3提取電影信息264
14.4命名實體識別266
14.4.1認識命名實體266
14.4.2常見方法266
14.4.3NLTK命名實體識別267
14.4.4Stanford NLP命名實體識別269
14.5馬爾可夫模型273
14.5.1認識馬爾可夫273
14.5.2隱馬爾可夫模型273
第15章情感分析275
15.1概述275
15.1.1認識情感分析275
15.1.2基于詞典方法275
15.2情感傾向分析276
15.2.1情感詞276
15.2.2程度詞276
15.2.3感嘆號276
15.2.4否定詞276
15.3textblob276
15.3.1分句分詞278
15.3.2詞性標注278
15.3.3情感分析279
15.3.4單復數(shù)279
15.3.5過去式279
15.3.6拼寫校正280
15.3.7詞頻統(tǒng)計280
15.4SnowNLP280
15.4.1分詞281
15.4.2詞性標注281
15.4.3斷句281
15.4.4情緒判斷282
15.4.5拼音282
15.4.6繁轉(zhuǎn)簡283
15.4.7關(guān)鍵字抽取283
15.4.8摘要抽取283
15.4.9詞頻和逆文檔詞頻284
15.5Gensim284
15.5.1認識Gensim284
15.5.2認識LDA286
15.5.3Gensim實現(xiàn)LDA286
15.6小說人物情感分析288
15.6.1流程288
15.6.2代碼288
15.7電影影評情感分析289
15.7.1流程289
15.7.2代碼289
附錄A教學大綱292
一、 課程簡介292
二、 課程內(nèi)容及要求292
三、 教學安排及學時分配298
四、 考核方式299
五、 建議教材及參考文獻299
參考文獻300