本書以自然語言處理常用技術(shù)與真實案例相結(jié)合的方式，深入淺出地介紹自然語言處理中的關(guān)鍵內(nèi)容。全書共8章，內(nèi)容包括自然語言處理概述、文本數(shù)據(jù)爬取、文本基礎(chǔ)處理、文本進(jìn)階處理、天問一號事件中的B站網(wǎng)民情感分析、新聞文本分類、基于瀏覽記錄的個性化新聞推薦以及基于TipDM數(shù)據(jù)挖掘建模平臺實現(xiàn)新聞文本分類。本書大部分章節(jié)包含了課后習(xí)題，其中前4章設(shè)置了選擇題，后4章設(shè)置了操作題，希望通過練習(xí)和操作實踐，幫助讀者鞏固所學(xué)的內(nèi)容。
本書可作為高校數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能和新聞傳播相關(guān)專業(yè)教材，也可作為自然語言處理愛好者的自學(xué)用書。
1. 泰迪大數(shù)據(jù)套系
2. 隨書附帶Python源碼，方便讀者系統(tǒng)學(xué)習(xí)并動手實踐
3. 技術(shù)與實例相結(jié)合，使讀者深入學(xué)習(xí)自然語言處理在新聞方向的應(yīng)用
張良均，高級信息系統(tǒng)項目管理師，泰迪杯全國大學(xué)生數(shù)據(jù)挖掘競賽（www.tipdm.org）的發(fā)起人。華南師范大學(xué)、廣東工業(yè)大學(xué)兼職教授，廣東省工業(yè)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)會理事。兼有大型高科技企業(yè)和高校的工作經(jīng)歷，主要從事大數(shù)據(jù)挖掘及其應(yīng)用的策劃、研發(fā)及咨詢培訓(xùn)。全國計算機(jī)技術(shù)與軟件專業(yè)技術(shù)資格（水平）考試?yán)^續(xù)教育和CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)講師。發(fā)表數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)論文數(shù)二十余篇，已取得國家發(fā)明專利12項，主編圖書《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實用教程》、《數(shù)據(jù)挖掘:實用案例分析》、《MATLAB數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)》等9本暢銷圖書，主持并完成科技項目9項。獲得SAS、SPSS數(shù)據(jù)挖掘認(rèn)證及Hadoop開發(fā)工程師證書，具有電力、電信、銀行、制造企業(yè)、電子商務(wù)和電子政務(wù)的項目經(jīng)驗和行業(yè)背景。
目錄
第 1章 導(dǎo)論 1
1.1 自然語言處理概述 1
1.1.1 發(fā)展歷程 1
1.1.2 研究任務(wù) 3
1.1.3 自然語言處理與新聞傳媒 5
1.2 自然語言處理工具 11
1.2.1 常見的自然語言處理工具 12
1.2.2 Python與自然語言處理 14
1.3 NLP的開發(fā)環(huán)境 14
1.3.1 Anaconda安裝 14
1.3.2 Anaconda應(yīng)用介紹 15
小結(jié) 22
課后習(xí)題 22
第 2章 文本數(shù)據(jù)爬取 24
2.1 HTTP通信基礎(chǔ) 24
2.1.1 熟悉HTTP請求方法與過程 24
2.1.2 熟悉常見HTTP狀態(tài)碼 27
2.1.3 熟悉HTTP頭部信息 28
2.1.4 熟悉Cookie 29
2.2 靜態(tài)網(wǎng)頁爬取 31
2.2.1 實現(xiàn)HTTP請求 32
2.2.2 網(wǎng)頁解析 35
2.2.3 數(shù)據(jù)存儲 42
2.3 動態(tài)網(wǎng)頁爬取 44
2.3.1 逆向分析爬取 45
2.3.2 使用Selenium庫爬取 50
小結(jié) 58
課后習(xí)題 59
第3章 文本基礎(chǔ)處理 61
3.1 語料庫 61
3.1.1 語料庫概述 61
3.1.2 語料庫種類與原則 63
3.1.3 NLTK庫 65
3.1.4 語料庫的獲取 68
3.1.5 語料庫的構(gòu)建與應(yīng)用 70
3.2 分詞與詞性標(biāo)注 74
3.2.1 中文分詞簡介 74
3.2.2 基于規(guī)則的分詞 74
3.2.3 基于統(tǒng)計的分詞 76
3.2.4 中文分詞工具jieba庫 79
3.2.5 詞性標(biāo)注簡介 80
3.2.6 詞性標(biāo)注規(guī)范 81
3.2.7 jieba詞性標(biāo)注 82
3.3 命名實體識別 85
3.3.1 命名實體識別簡介 86
3.3.2 CRF模型 87
3.3.3 命名實體識別流程 87
3.4 關(guān)鍵詞提取 91
3.4.1 關(guān)鍵詞提取技術(shù)簡介 91
3.4.2 關(guān)鍵詞提取算法 92
3.4.3 自動提取文本關(guān)鍵詞 93
小結(jié) 97
課后習(xí)題 97
第4章 文本進(jìn)階處理 99
4.1 文本向量化 99
4.1.1 文本向量化簡介 99
4.1.2 文本離散表示 100
4.1.3 分布式表示 102
4.1.4 Word2Vec詞向量的訓(xùn)練 106
4.2 文本相似度計算 108
4.2.1 文本相似度的定義 108
4.2.2 文本的表示 108
4.2.3 常用文本相似度算法 111
4.3 文本分類與聚類 117
4.3.1 文本挖掘簡介 117
4.3.2 文本分類常用算法 118
4.3.3 文本聚類常用算法 120
4.3.4 文本分類與聚類的步驟 121
4.3.5 新聞文本分類 122
4.3.6 新聞文本聚類 130
小結(jié) 135
課后習(xí)題 136
第5章 天問一號事件中的網(wǎng)民評論情感分析 137
5.1 業(yè)務(wù)背景與項目目標(biāo) 137
5.1.1 業(yè)務(wù)背景 138
5.1.2 數(shù)據(jù)說明 138
5.1.3 分析目標(biāo) 139
5.2 分析方法與過程 140
5.2.1 數(shù)據(jù)探索 140
5.2.2 文本預(yù)處理 145
5.2.3 繪制詞云圖 149
5.2.4 使用樸素貝葉斯構(gòu)建情感分析模型 154
5.2.5 模型評估 160
5.2.6 模型優(yōu)化 162
小結(jié) 167
課后習(xí)題 167
第6章 新聞文本分類 172
6.1 業(yè)務(wù)背景與項目目標(biāo) 172
6.1.1 業(yè)務(wù)背景 172
6.1.2 數(shù)據(jù)說明 173
6.1.3 分析目標(biāo) 173
6.2 分析方法與過程 174
6.2.1 數(shù)據(jù)采集 174
6.2.2 數(shù)據(jù)探索 175
6.2.3 文本預(yù)處理 181
6.2.4 SVM模型構(gòu)建 185
6.2.5 模型評價 189
小結(jié) 191
課后習(xí)題 191
第7章 基于瀏覽記錄的個性化新聞推薦 193
7.1 業(yè)務(wù)背景與項目目標(biāo) 193
7.1.1 業(yè)務(wù)背景 194
7.1.2 數(shù)據(jù)說明 194
7.1.3 分析目標(biāo) 195
7.2 分析方法與過程 196
7.2.1 數(shù)據(jù)探索 196
7.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理 201
7.2.3 模型構(gòu)建 202
7.2.4 模型評估 209
小結(jié) 210
課后習(xí)題 211
第8章 基于TipDM數(shù)據(jù)挖掘建模平臺實現(xiàn)新聞文本分類 212
8.1 平臺簡介 212
8.1.1 實訓(xùn)庫 213
8.1.2 數(shù)據(jù)連接 214
8.1.3 實訓(xùn)數(shù)據(jù) 215
8.1.4 系統(tǒng)算法 217
8.1.5 個人算法 219
8.2 實現(xiàn)新聞文本分類 220
8.2.1 數(shù)據(jù)源配置 221
8.2.2 文本預(yù)處理 223
8.2.3 支持向量機(jī)模型 231
小結(jié) 233
課后習(xí)題 233
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