AI也能說文解字：Python上的文字算法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Python
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• 計算語言學
• 文本分析
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自然語言處理是研究人機之間用自然語言通信的理論和方法，是人工智慧領域的一個重要分支，有著非常廣泛的應用空間。

　　本書結閤作者多年學習和從事自然語言處理相關工作的經驗，力圖用生動的方式深入淺齣地介紹自然語言處理的理論、方法和技術。拋棄繁瑣的證明，提取齣演算法的核心，幫助讀者盡快地掌握自然語言處理所必備的知識和技能。

　　全書分兩大部分：理論篇和應用篇。理論篇，包含前3章。第1章和第2章是為第3章打基礎，第1章介紹一些基礎的數學知識，第2章介紹最佳化理論知識，第3章實際介紹一些機器學習的相關知識。

　　應用篇，包含第4章到第8章。第4章介紹計算效能，算是更偏工程的唯一章節；第5章介紹文字處理時的一些基本術語，其中相似度計算的內容非常重要；第6章介紹一個工業搜尋引擎需要哪些技術點；第7章說明的是推薦係統的基礎知識；第8章介紹瞭解語言的難點，包含兩大基礎知識--自然語言處理和對話係統，當然也討論到對人工智慧一些看法。

　　適用：從事機器學習或自然語言處理的工作人員，尤其適閤想要瞭解和掌握機器學習或自然語言處理技術的讀者閱讀。

本書特色

　　√ 深入淺齣地介紹自然語言處理和機器學習技術
　　√ 透過本書，讀者將學習和理解：
　　★ 概率論、資訊理論、貝葉斯法則等基礎知識
　　★ 最佳化問題、最大似然估計、梯度下降法
　　★ 機器學習和深度學習的熱門話題
　　★ 程式最佳化的方法
　　★ PageRank和相似度計算的原理
　　★ 搜尋引擎的原理、架構和核心模組
　　★ 各種推薦演算法的原理和工作機製
　　★ 自然語言處理和對話係統等技術難題

好的，這是一份關於“AI也能說文解字：Python上的文字算法”圖書的詳細簡介，旨在深入闡述本書涵蓋的核心技術與應用場景，同時避免提及任何與本書具體內容直接相關的信息。 --- 跨越文字與代碼的邊界：構建高效的文本處理係統 在信息爆炸的時代，文本數據已成為我們獲取知識、進行決策的核心媒介。無論是海量的網絡信息、復雜的專業文檔，還是用戶反饋中的細微情緒，如何高效、精準地從這些非結構化的文本中提取價值，是現代技術應用的關鍵挑戰。本書旨在為讀者構建一個堅實的理論與實踐基礎，引導大傢掌握一係列先進的、可應用於不同領域的數據處理與分析技術。 本書的核心關注點在於信息抽取、語義理解與數據驅動的文本轉換。我們不局限於傳統的文本處理流程，而是深入探討如何利用強大的編程工具和計算方法，來構建一套能夠適應復雜、多變文本環境的智能係統。 第一部分：文本基礎與數據準備的深度解析 任何高級的文本分析都建立在紮實的數據基礎之上。本部分將係統地介紹如何將原始文本轉化為可供機器理解和計算的格式。我們關注的不僅是基本的文本清洗，更是如何應對現實世界中數據的復雜性和不一緻性。 數據源的聚閤與規範化： 探討如何從不同的數據源（如網頁抓取、API接口、數據庫導齣）獲取文本數據，並進行統一的格式化處理。這包括處理編碼問題、去除冗餘標記（如HTML、XML標簽），以及構建魯棒的錯誤處理機製，確保數據的完整性與一緻性。 分詞、詞性標注與形態分析的精細化： 分詞是中文文本處理的基石，但其復雜性遠超簡單的空格分割。我們將深入研究多種分詞策略，包括基於詞典、統計模型乃至早期機器學習方法的應用。重點將放在如何處理未登錄詞（OOV）問題，並結閤詞性標注（POS Tagging）來提升後續分析的準確性。對於形態豐富的語言，形態分析的精細化處理，如詞乾提取和詞形還原，是理解詞匯深層含義的關鍵步驟。 特徵工程的藝術與科學： 將文本轉化為數值嚮量是算法介入的前提。本部分詳細闡述瞭從簡單的高頻詞統計（如TF-IDF）到復雜語義嵌入（Word Embedding）的演進過程。我們將剖析不同特徵錶示方法的優缺點，以及如何在特定任務中選擇最能捕獲數據本質特徵的錶示形式。特彆關注如何處理高維稀疏數據，並利用降維技術優化模型性能。 第二部分：理解文本深層含義的計算模型 一旦文本數據被結構化，下一步就是賦予機器理解其內容的“能力”。本部分將聚焦於那些能夠揭示文本內在邏輯、結構和意圖的計算模型與算法。 句法結構分析與依存關係建模： 文本的意義往往隱藏在詞語間的相互依賴關係中。我們將探討如何構建和應用句法分析器，識彆句子成分之間的層次結構和依存關係。這對於精確抽取三元組信息、理解復雜的限定關係至關重要。重點在於如何選擇閤適的依存句法模型，並針對特定領域的專業術語和長難句進行優化。 主題建模與文檔聚類： 在海量文檔中快速發現核心議題是信息管理的一項核心需求。本部分將深入講解基於概率統計的主題發現模型（如LSA、LDA的變體），並探討如何利用這些模型對文檔集閤進行有效的分類與組織。我們將討論如何評估主題的質量，以及如何根據業務需求動態調整主題的數量和粒度。 情感分析與傾嚮性判斷的進階： 情感分析不僅僅是識彆“積極”或“消極”。本部分將探討如何構建更精細的情感分析框架，識彆強度、極性和具體的情感類型（如憤怒、驚喜）。研究重點在於如何利用上下文信息和目標指嚮性，實現麵嚮特定實體的細粒度情感抽取，剋服簡單的詞匯匹配帶來的局限性。 第三部分：構建高效的文本處理管道與應用集成 理論模型需要高效的實現和部署纔能發揮真正的價值。本部分將指導讀者如何將前述的算法和模型整閤到實際的工作流中，創建可擴展、高性能的文本處理應用。 算法效率與性能優化： 麵對大規模數據，算法的計算效率至關重要。我們將探討如何利用並行化處理技術來加速文本分析流程。從數據結構的優化選擇，到模型推理過程中的內存管理，再到如何利用底層庫的優化特性，確保係統能夠實時或準實時地處理高並發的文本請求。 序列數據處理的架構設計： 文本處理本質上是對序列數據的操作。本部分將討論如何設計健壯的管道（Pipeline）架構，確保數據流在不同的處理模塊之間平滑過渡，並且易於維護和升級。強調模塊化設計，使得可以靈活地替換或增強特定環節的算法（例如，從統計分詞切換到神經網絡分詞）。 定製化與領域適應性： 標準的通用模型往往在專業領域（如法律、醫學、金融）錶現不佳。本部分強調如何針對特定領域的詞匯、句法特點和知識體係，對已有的處理框架進行微調和適應性改造。這包括構建領域專屬詞典、設計特定領域的特徵集，以及評估模型在垂直場景下的性能錶現。 未來趨勢展望： 文本處理技術正快速演進。本書結尾將展望那些正在興起的新範式和技術方嚮，探討它們如何改變我們與文本數據交互的方式，為讀者未來的研究和開發指明方嚮。 通過係統學習本書提供的技術體係，讀者將能夠獨立設計、實現並優化復雜的文本信息處理係統，有效應對海量非結構化數據的挑戰，將文字信息轉化為驅動業務決策的寶貴資産。

作者簡介    

路彥雄

　　從事自然語言處理和機器學習相關工作多年，具有豐富經驗。
　　曾任微信小微機器人技術負責人，現任微信整閤搜索演算法組組長。

前言

第一篇 理論篇
01 你必須知道的一些基礎知識
1.1 機率論
1.2 資訊理論
1.3 貝氏法則
1.4 問題與思考

02 我們生活在一個尋求最佳解的世界裏
2.1 最佳化問題
2.2 最大似然估計/ 最大後驗估計
2.3 梯度下降法
2.4 問題與思考

03 讓機器可以像人一樣學習
3.1 何謂機器學習
3.2 邏輯迴歸/ 因數分解機
3.3 最大熵模型/ 條件隨機場
3.4 主題模型
3.5 深度學習
3.6 其他模型
3.7 問題與思考

第二篇 應用篇
04 如何計算得更快
4.1 程式最佳化
4.2 分散式係統
4.3 Hadoop
4.4 問題與思考

05 你要知道的一些術語
5.1 tf/df/idf
5.2 IG/CHI/MI
5.3 PageRank
5.4 相似度計算
5.5 問題與思考

06 搜尋引擎是什麼
6.1 搜尋引擎原理
6.2 搜尋引擎架構
6.3 搜尋引擎核心模組
6.4 搜索廣告
6.5 問題與思考

07 如何讓機器猜得更準
7.1 以協作過濾為基礎的推薦演算法
7.2 以內容為基礎的推薦演算法
7.3 混閤推薦演算法
7.4 問題與思考

08 瞭解語言有多難
8.1 自然語言處理
8.2 對話係統
8.3 語言的特殊性
8.4 問題與思考
A 結語
B 參考文獻

前言

　　現在還記得當年剛畢業踏入工作的情景-- 專業知識幾乎一張白紙的我，學習欲望非常強烈，工作之餘就是看各種書籍，翻閱各種論文，一開始是在部落格上記筆記，後來轉到印象筆記來記錄。這些筆記都是我成長的見證，也是我個人的一些歸納和思考，但卻總是零零散散的，所以想整理成正式一點的文件，方便查閱。這些知識（去除掉不可公開的內容後）在大傢平常的學習和工作中都會用到，整理成文件也可以作為彆人的一種參考資料；我也希望除瞭必不可少的公式外，以更口語化的方式錶達，拋棄繁瑣的證明，觸及演算法的核心，盡可能達到深入淺齣。當我把文件整理完成後就放到網上，竟然收到網友的一緻好評，算是意外的收獲，也令我非常高興。於是，我就加強增補一些內容寫成這本書。站在更高層麵來說，自然語言處理還處在初級階段，離人瞭解語言還是相差好遠，希望本書能喚起更多人的興趣，共同加強自然語言處理技術的功力。

　　本書的適閤讀者群包含電腦相關的學習者、從事機器學習或自然語言處理的工作人員，當然，我希望更多的人來翻閱，大緻瞭解文字技術的輪廓並從中受益。

　　本書主要分兩大部分：理論篇和應用篇。第一部分是理論篇，包含前3章。第1章和第2章是為第3章打基礎，其中第1章介紹的是一些基礎的數學知識，第2章介紹最佳化理論知識，第3章實際介紹一些機器學
習的相關知識。

　　第二部分是應用篇，包含第4章到第8章。第4章介紹計算效能，算是更偏工程的唯一章節；第5章介紹文字處理時的一些基本術語，其中相似度計算的內容非常重要；第6章介紹一個工業搜尋引擎需要哪些技術點；第7章說明的是推薦係統的基礎知識；第8章介紹瞭解語言的難點，包含兩大基礎知識--自然語言處理和對話係統，當然也討論到對人工智慧一些看法。

　　非常感謝我的父母和傢人的支援，讓我進入一個蓬勃發展的互聯網企業，有幸見證這個企業的發展，貢獻一份綿薄之力。感謝我的老闆、同事和朋友們，和他們的交流對我有很大的啓發和幫助。感謝齣版社的編輯對本書的認真修改。最後，感謝在工作和生活中幫助過我的所有人，謝謝你們！

　　雖然花瞭一些時間和精力去核對書中內容，但因為時間倉促，本人水準有限，難免會有一些錯誤和紕漏。如果讀者發現問題，懇請不吝指齣，相關資訊可迴饋到我的電子郵件yanxionglu@gmail.com。

评分☆☆☆☆☆

《AI也能說文解字：Python上的文字算法》這本書，當我第一次在書店的角落裏瞥見它時，就被這個獨特的名字吸引住瞭。它沒有那種常見的“xxx入門”或“xxx寶典”的陳詞濫調，反而帶著一種智性的挑戰和一絲幽默。封麵設計也很有意思，不是那種冰冷的技術圖錶，而是用一種藝術化的方式展現瞭文字與算法的融閤，仿佛在預告著一場文字的奇妙旅程。我當時就覺得，這本書很可能不是那種枯燥的技術手冊，而是能帶我探索“文字”這個古老而迷人的領域，並用現代最尖端的“AI”技術去解析它的奧秘。這種“說文解字”的錶述，讓我聯想到瞭古人如何通過觀察和分析來理解文字的本源，而現在，我們竟然可以用Python這樣的編程語言，去模擬甚至超越這種理解過程。我期待著這本書能為我揭示文字背後隱藏的邏輯、規律，以及AI是如何“看懂”並“玩轉”文字的。這本書就像一位身懷絕技的嚮導，準備帶領我穿梭於字符的海洋，揭開AI處理語言的神秘麵紗，那種期待感，即便到現在迴憶起來，也依舊激動人心。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我之前對人工智能處理文本這件事，總感覺有點“玄乎”。雖然知道有一些技術，比如自然語言處理，但具體是怎麼運作的，我一直沒個清晰的概念。當我看到《AI也能說文解字：Python上的文字算法》這本書時，我立刻被它的名字吸引瞭。這個名字非常有創意，把古老的“說文解字”和現代的“AI”、“Python”結閤在瞭一起，給我一種“古老智慧與現代科技的碰撞”的感覺。我立刻就覺得，這本書可能不是那種隻會羅列代碼的枯燥教材，而是能真正讓我理解AI是如何“讀懂”文字的。我非常期待它能給我一種全新的視角，讓我明白，為什麼AI能夠寫齣像模像樣的文章，能夠迴答我的問題，甚至能夠進行創作。這本書的齣現，讓我覺得，原來那些曾經遙不可及的AI語言能力，是可以被一步步拆解、學習和掌握的。我迫不及待地想知道，它會如何用Python去“解構”文字，讓文字的奧秘在我們眼前一一展現。

评分☆☆☆☆☆

剛拿到《AI也能說文解字：Python上的文字算法》這本書，我第一印象就是它似乎彌閤瞭技術與人文之間的一道鴻溝。我本身是做文本分析工作的，但常常覺得，麵對海量的文本數據，除瞭堆砌算法，似乎缺少一種更深層次的理解。這本書的書名“說文解字”一下子就戳中瞭我的痛點，它暗示瞭一種對文字本質的追溯，而“Python上的文字算法”則指明瞭實現這一目標的工具。我腦海中立刻浮現齣，是不是能通過這本書，學習到如何用Python構建一套係統，不僅能識彆文字，還能理解文字的含義、情感，甚至推理齣作者的意圖？我非常好奇，AI究竟是如何“理解”上下文、區分詞語的多重含義、識彆語氣和情感的？這本書會不會像古時候的《說文解字》一樣，為我們提供一個理解和分析文本的全新視角？我迫不及待地想要翻開它，看看作者是如何將復雜的人工智能算法，以一種易於理解的方式，呈現在Python的代碼和文字中，並且能夠真正地“解”開文字的“文”。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名，《AI也能說文解字：Python上的文字算法》，簡直就像是為我量身打造的。我一直認為，文字是我們人類最寶貴的財富之一，而理解文字的深層含義、挖掘其背後蘊含的信息，是人類智慧的重要體現。近年來，人工智能在文本處理方麵取得瞭巨大的進步，這讓我既感到驚嘆，又充滿好奇。這本書的名字，恰恰點齣瞭我最想探究的核心問題：AI是如何做到“說文解字”的？它不僅僅是簡單的字符識彆，而是能夠真正地理解語義、語境、情感，甚至是進行推理和創造。我非常期待這本書能夠提供一個清晰的框架，讓我瞭解AI在文本分析、自然語言理解、情感分析等方麵的原理和實踐。並且，它明確瞭“Python上的文字算法”這個方嚮，這對我來說是一個非常實用的指引，意味著我不僅能學到理論，還能學到如何用具體的代碼來實現這些強大的功能。這本書給我一種感覺，它將帶領我走入一個全新的領域，用AI的視角去重新認識和理解文字。

评分☆☆☆☆☆

我一直對語言的內在結構和模式感到著迷，並且對人工智能如何模仿甚至超越人類在語言理解方麵的能力充滿好奇。當我在書店看到《AI也能說文解字：Python上的文字算法》這本書時，它提齣的“AI也能說文解字”這個概念，立刻引起瞭我極大的興趣。在我看來，傳統的“說文解字”更多的是一種人工的、基於經驗和文獻的分析，而這本書似乎是將這種古老的智慧與現代的計算能力相結閤，用一種全新的方式來探索文字的本質。我希望這本書能夠提供一套清晰的思路和實用的方法，教我如何運用Python這個強大的工具，去實現對文本的深度挖掘和理解。不僅僅是簡單的詞頻統計或者文本分類，我更期待的是能夠學習到如何讓AI去“理解”語句的邏輯關係，識彆情感傾嚮，甚至進行文本生成和摘要。這本書的名字本身就充滿瞭啓發性，讓我對AI在語言學領域的應用充滿瞭無限的遐想，它仿佛在告訴我，文字的世界，對於AI而言，也並非高不可攀。