HEA|  |02569cam0 2200409   450 
001|  |012022086932
005|  |20221005121824.1
010|  |▼a978-7-5606-6021-9▼dCNY48.00
099|  |▼aCAL 012021092020
100|  |▼a20221005d2021    em y0chiy50      ea
101|1 |▼achi▼ceng
102|  |▼aCN▼b610000
105|  |▼aak  z   000yy
106|  |▼ar
200|1 |▼a自然语言处理方法▼Azi ran yu yan chu -
   |  |li fang fa▼e使用Python基于机器学习和深度学-
   |  |习发掘文本数据▼fAkshay Kulkarni, Adar-
   |  |sha Shivananda著▼g王侃 ... [等] 译
210|  |▼a西安▼c西安电子科技大学出版社▼d2021
215|  |▼a163页▼c图▼d23cm
304|  |▼a译者还有：苏智慧、王良刚、曹开臣
305|  |▼a本书简体中文版专有翻译出版权由Apress公司授予西安电-
   |  |子科技大学出版社。
312|  |▼a英文并列题名取自封面
314|  |▼a责任者Kulkarni规范汉译姓: 库尔卡尼 ; 责任者-
   |  |Shivananda规范汉译姓: 希瓦南达
330|  |▼a本书共分为六章，第一章介绍了数据的收集和提取，包括从网页-
   |  |、PDF、Word、HTML、JSON等收集数据；第二章介绍-
   |  |了对文本数据的处理，包括形式转换、删除标点符号、拼写校正、词-
   |  |干提取和词形还原等；第三章介绍了文本特征的提取，采用的技术包-
   |  |括One Hot编码、统计向量化、N-grams，哈希向量化-
   |  |、共生矩阵等；第四章介绍了高级自然语言处理，包括文本相似度计-
   |  |算、词性标注、命名实体提取、主题提取、情感分析、语音和文本互-
   |  |转等；第五章介绍了自然语言处理的行业应用，如多类分类、文本总-
   |  |结、文档聚类、在搜索引擎中的应用等；第六章介绍了基于深度学习-
   |  |的自然语言处理，通过深度学习实现信息检索、文本分类和单词预测-
   |  |。
333|  |▼a高等学校规划教材
500|10|▼aNatural language processing -
   |  |recipes▼mChinese
517|1 |▼a使用Python基于机器学习和深度学习发掘文本数据▼As-
   |  |hi yong python ji yu ji qi xue-
   |  | xi he shen du xue xi fa jue w-
   |  |en ben shu ju
606|0 |▼a自然语言处理▼Azi ran yu yan chu li
606|0 |▼a软件工具▼Aruan jian gong ju▼x程序设计
690|  |▼aTP391▼v5
690|  |▼aTP311.561▼v5
701| 1|▼a库尔卡尼▼Aku er ka ni▼g(Kulkarni-
   |  |, Akshay)▼4著
701| 1|▼a希瓦南达▼Axi wa nan da▼g(Shivana-
   |  |nda, Adarsha)▼4著
702| 0|▼a王侃▼Awang kan▼4译
801| 0|▼aCN▼bLZU▼c20210827
801| 2|▼aCN▼bJNU▼c20210926
801| 2|▼aCN▼bTSU▼c20211025
801| 2|▼aCN▼bWHUTL▼c20221005
998|  |▼aLZU

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