基于Python教程的智能文本分析pdf百度网盘下载地址?
·预处理并将文本向量化成高维特征表示。
·执行文档分类和主题建模。
·通过可视化诊断指导模型选择过程。
·提取关键短语、命名实体和图结构，实现文本数据推断。
·建立对话框架，实现聊天机器人和语言驱动交互。
·用Spark扩展处理能力，用神经网络实现对更复杂模型的支持。
Python教程作者简介:
Benjamin Bengfort是一位专门研究分布式系统、机器学习及其他相关技术的计算机科学家。 Rebecca Bilbro是一名数据科学家和Python教程程序员，致力于研究机器学习工作流的可视化诊断。 Tony Oje是District Data Labs的创始人和CEO，专注于商业策略应用分析、优化、预测服务，以及开源工具使用课程。 译者介绍 陈光，北京邮电大学副教授，主要研究方向为机器学习和自然语言处理。
Python教程目录:
第1章 语言与计算 13
第 2 章 构建自定义语料库 31
第3章 语料库预处理与处置 50
第4章 文本向量化和转换流水线 68
第5章 面向文本分析的文本分类 95
第6章 文本相似性聚类 . 112
第7章 上下文感知文本分析 140
第8章 文本可视化 166
第9章 文本的图分析 .198
第10章 聊天机器人 223
第11章 利用多处理和Spark扩展文本分析259
第12章 深度学习与未来 .291
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