书籍介绍
在当今信息爆炸的时代，文本数据无处不在。如何从海量文本中提取有价值的信息，实现人与计算机之间的有效沟通，成为了数据科学和计算机科学领域的一个重要课题。《自然语言处理与计算语言学》这本书，正是为了帮助读者掌握这一领域的核心知识和技能而编写的。
作者简介
Bhargav Srinivasa-Desikan是法国INRIA公司（里尔）的研究员，专注于度量学习、预测聚合和数据可视化等领域。他是Python开源社区的活跃贡献者，曾通过Gensim实现动态主题模型，并常参加欧洲和亚洲的PyCons和PyDatas会议。此外，他还致力于Python文本分析和机器学习教学，维护着Python机器学习软件包pycobra，并在《Machine Learning Research》杂志上发表过文章。
推荐理由
《自然语言处理与计算语言学》这本书深入浅出地介绍了自然语言处理（NLP）的基本概念、计算语言学的方法和应用，并通过Python编程语言和各种开源工具，如Gensim、spaCy等，从应用层面讲解了文本分析、NLP和计算语言学算法。它不仅适合对实现细节感兴趣的Python开发者阅读，还能为所有对文本分析和数据科学感兴趣的读者提供丰富的知识和实用技巧。
适合哪些人读
这本书适合以下人群阅读：
- 对自然语言处理、计算语言学或文本分析感兴趣的读者
- 想要学习Python编程语言及其在NLP领域的应用的开发者
- 希望提升自己在数据科学和机器学习领域技能的专业人士
- 对开源工具和库，如Gensim、spaCy等感兴趣的读者。
- 想要学习Python编程语言及其在NLP领域的应用的开发者
- 希望提升自己在数据科学和机器学习领域技能的专业人士
- 对开源工具和库，如Gensim、spaCy等感兴趣的读者。
书籍脑图
目录
用户评论
这部书讲的是 spaCy，而不是 NLTK。spaCy 确实比 NLTK 实用多了。不过除此之外毫无亮点了。。泛泛而谈
今天花了不到五个半小时，看完了《自然语言处理与计算语言学》，跟着前七章敲了部分代码，涉及自己训练模型的就没敲代码，后半本书涉及神经网络、深度学习之类比较麻烦的我只是看了一遍，没有实践，因为对我来说目前没有太大的用处。这本书蛮好的，但是适合有一些基础的人，比如我发现它里面有段代码有问题，我自己改了之后才跑起来。我感觉前半本书讲的是计算语言学，后半本讲的是NLP，后面确实太难了，不是我这一年的学习重点。尤其适合学法语的同学，因为作者是法国人，提到了一点点法语的例子，不过基本上全部都是英语的例子啦。
书籍解析
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