Text Analytics with Python

出版者:Apress

作者:Dipanjan Sarkar

页数:385

出版时间:2016-12-29

价格:USD 44.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781484223871

作者简介

Dipanjan Sarkar is a Data Scientist at Intel, the world's largest silicon company which is on a mission to make the world more connected and productive. He primarily works on Analytics, Business Intelligence, Application Development and building large scale Intelligent Systems. He received his master's degree in Information Technology from the International Institute of Information Technology, Bangalore with a focus on Data Science and Software Engineering. He is also an avid supporter of self-learning, especially Massive Open Online Courses and holds a Data Science Specialization from Johns Hopkins University on Coursera.

He has been an analytics practitioner for over 4 years now specializing in statistical, predictive and text analytics. He has also authored a couple of books on R and Machine Learning and occasionally reviews technical books and acts as a course beta tester for Coursera. Dipanjan's interests include learning about new technology, financial markets, disruptive start-ups, data science and more recently, artificial intelligence and deep learning. In his spare time he loves reading, gaming and watching popular sitcoms and football.

目录信息

Chapter 1: Natural Language Basics.-
Chapter Goal: Introduces the readers to the basics of NLP and Text processing
No of pages: 40 - 50
Sub -Topics
1. Language Syntax and Structure
2. Text formats and grammars
3. Lexical and Text Corpora resources
4. Deep dive into the Wordnet corpus
5. Parts of speech, Stemming and lemmatization
Chapter 2: Python Refresher for Text Analytics
Chapter Goal: A useful chapter for people who do not know python as well as for experienced people who can use it as a quick reference for useful commands and techniques for text processing using python
No of pages: 30 - 35
Sub - Topics
1. Python data structures and constructs
2. Functions, conditionals and code flow
3. Handling strings with Python
4. Regular Expressions with Python
5. Quick glance into nltk, gensim and pattern
Chapter 3: Text Processing
Chapter Goal: This chapter covers all the techniques and capabilities needed for processing and parsing text into easy to understand formats. We also look at how to segment and normalize text.
No of pages : 35 - 40
Sub - Topics:
1. Sentence and word tokenization
2. Text tagging and chunking
3. Text Parse Trees
3. Text normalization
4. Text spell checks and removal of redundant characters
5. Synonyms and Synsets
Chapter 4: Text Classification
Chapter Goal: Introduces readers to the concept of classification as a supervised machine learning problem and looks at a real world example for classifying text documents
No of pages: 40 - 45
Sub - Topics:
1. Classification basics
2. Types of classifiers
3. Feature generation of text documents
4. Types of feature generators
5. Building a text classifier on real world data
6. Evaluating Classifiers
7. Binary and multi-class classification models
Chapter 5: Text summarization and topic modeling
Chapter Goal: Introduces the concepts of text summarization, n-gram tagging analysis and topic models to the readers and looks at some real world datasets and hands-on implementations on the same
No of pages: 40 - 45
Sub - Topics:
1. Text summarization concepts
2. Dimensionality reduction
3. N-gram tagging models
4. Topic modeling using LDA and LSA
5. Generate topics from real world data
6. N-gram analysis to generate patterns from app reviews
Chapter 6: Text Clustering and Similarity analysis
Chapter Goal: We look at unsupervised machine learning concepts here like text clustering and similarity measures
No of pages: 35 - 40
Sub - Topics:
1. Clustering concepts
2. Analyzing text similarity
3. Implementing text similarity with cosine, jaccard measures
4. Text clustering algorithms
5. Hands on text clustering on real world data
Chapter 7: Sentiment Analysis
Chapter Goal: We look at solving a popular problem of analyzing sentiment from text using a combination of methods learnt earlier including classification and also lexical analysis
No of pages: 35 - 40
Sub - Topics:
1. What is sentiment analysis
2. Looking at lexical corpora for sentiment
3. Analyzing sentiment using lexical analysis (hands-on)
4. Building a sentiment analysis classifier (hands-on)
· · · · · · (收起)

用户评价

最近终于读完了《Text Analytics with Python》这本书，感觉自己的知识体系又得到了极大的拓展。我之前一直对如何从非结构化的文本数据中提取有价值的信息感到困惑，而这本书为我提供了一个非常系统和全面的解决方案。作者的讲解深入浅出，从最基本的文本预处理步骤，如分词、词性标注、去除停用词，到更高级的主题建模、情感分析、文本分类等，都进行了详尽的阐述。我特别欣赏书中对各种算法的解释方式，作者不仅给出了理论上的推导，还结合了丰富的Python代码示例，让读者能够亲手实践，从而加深理解。例如，在讲解TF-IDF算法时，作者不仅解释了其计算原理，还演示了如何利用scikit-learn库来高效地计算TF-IDF值。书中关于词向量的章节更是让我耳目一新，作者详细介绍了Word2Vec、GloVe等模型的原理和应用，并通过代码展示了如何利用gensim库来训练和使用词向量。这让我能够更好地理解词语之间的语义关系，为后续的文本分析任务打下了坚实的基础。此外，书中还提供了许多实际应用案例，如用户评论分析、新闻文章分类等，让我看到了文本分析在实际生活中的巨大价值。这本书的优点在于其内容的全面性、讲解的清晰度以及实践的指导性。我通过阅读这本书，不仅掌握了文本分析的核心技术，还学会了如何利用Python强大的生态系统来解决实际问题。

《Text Analytics with Python》这本书，对我来说，是一次非常宝贵的学习经历。作为一名对数据科学领域充满热情的研究者，我一直在寻找一本能够系统性地介绍文本分析技术的书籍，而这本书恰好满足了我的需求。作者以一种非常清晰且循序渐进的方式，带领读者一步步深入了解文本分析的世界。从最基础的文本数据获取和清洗，到复杂的特征工程和模型构建，书中都进行了详尽的讲解。我尤其喜欢书中关于文本特征表示的章节，作者深入剖析了TF-IDF、词袋模型，以及各种词向量模型（Word2Vec, GloVe, fastText）的原理，并且提供了大量简洁易懂的Python代码示例。这让我能够真正理解不同特征表示方法之间的差异，并根据具体任务选择最合适的方法。此外，书中关于主题模型（如LDA）和情感分析的讲解也让我受益匪浅。作者通过生动的案例，展示了如何从海量文本中挖掘出隐藏的主题，以及如何准确地判断文本的情感倾向。这对于我进行用户反馈分析和舆情监控非常有帮助。这本书的优点在于其内容的系统性、讲解的易懂性以及代码的实用性。我通过阅读这本书，不仅掌握了文本分析的核心技术，还学会了如何利用Python强大的生态系统来解决实际问题。这本书绝对是文本分析领域初学者和进阶者的必备读物。

拿到《Text Analytics with Python》这本书，我本来是抱着学习一下Python在文本处理上的新玩法的目的。没想到，这本书的内容之丰富，远超我的预期。它不仅仅停留在基础的文本操作，而是深入到了很多高级的应用层面。作者的思路非常清晰，从数据获取、清洗，到特征工程，再到模型构建和评估，整个流程都被梳理得井井有条。我特别欣赏书中对各种算法的讲解方式，比如朴素贝叶斯、支持向量机在文本分类中的应用，以及LDA和NMF在主题模型中的作用。作者并没有简单地给出公式，而是结合Python的库（如NLTK、spaCy、scikit-learn、gensim等）来演示，让理论知识变得生动且易于理解。我最喜欢的一个章节是关于情感分析的，作者详细介绍了如何构建情感词典，如何利用预训练的词向量进行情感预测，以及如何处理讽刺和反语等复杂情况。这些内容对于我理解用户反馈、舆情监控等实际问题非常有帮助。书中的代码示例都非常实用，我可以直接复制粘贴到我的开发环境中进行测试和修改，并且作者在代码中加入了大量的注释，方便我理解每一行代码的含义。读完这本书，我对文本分析的理解上升了一个新的台阶，感觉自己掌握了一套完整的工具箱，可以用来解决各种各样的文本数据难题。而且，这本书还涉及了一些深度学习在文本分析中的应用，比如使用RNN和LSTM进行文本生成和序列标注，这让我对未来的发展趋势有了更清晰的认识。这本书的价值在于它提供了一个从入门到精通的路径，让读者能够循序渐进地掌握文本分析的核心技术。

最近终于把《Text Analytics with Python》这本书看完了，感觉收获颇丰。一直以来，我对如何从大量的文本数据中挖掘出有价值的信息充满好奇，而这本书就像一把钥匙，为我打开了通往这个领域的大门。作者的讲解非常系统，从最基础的文本预处理，比如分词、词性标注、去除停用词，到更高级的主题建模、情感分析、文本分类等等，都进行了深入的剖析。最让我印象深刻的是，书中不仅仅是罗列概念和算法，而是通过大量的 Python 代码示例，一步步地指导读者如何实现这些技术。这些代码不仅可以直接拿来运行，而且结构清晰，注释详尽，即使是 Python 初学者也能很快上手。我尤其喜欢书中关于 TF-IDF 和词向量的章节，它将抽象的数学概念具象化，让我真正理解了这些技术是如何工作的。而且，作者还提供了很多实际应用场景的案例，比如如何分析用户评论来改进产品，如何从新闻文章中提取关键信息，这让我看到了文本分析在现实世界中的巨大潜力。这本书的优点在于它既有理论深度，又有实践指导，对于想要进入文本分析领域，或者已经在相关领域工作的技术人员来说，都是一本不可多得的参考书。它不是那种读完就忘的书，而是可以反复翻阅、不断实践的宝典。我个人在阅读过程中，尝试着将书中的方法应用到我自己的一个小型项目中，结果非常令人满意，比我之前手动分析效率高了几个量级，而且结果的准确性也大大提升。这本书的出版，无疑为 Python 在文本分析领域的应用推广做出了重要的贡献。

最近通读了《Text Analytics with Python》，感觉像是经历了一场知识的盛宴。作为一个在实际工作中经常与文本数据打交道的工程师，我一直渴望能有一本全面且实用的书籍来指导我。这本书恰恰满足了我的需求。作者从基础的文本数据获取和清洗开始，一步步引导读者进入文本分析的广阔世界。书中对各个NLP（自然语言处理）技术的讲解都非常透彻，从词语的统计特征（如词频、TF-IDF）到更深层次的语义理解（如词向量、主题模型），都提供了清晰的解释和实现思路。我特别欣赏作者在讲解复杂算法时，总是能结合生动的比喻和易于理解的代码示例，这使得原本枯燥的技术变得妙趣横生。例如，在讲解LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型时，作者用了一个非常形象的比喻来解释“主题”的概念，让我一下子就豁然开朗。书中的代码库非常完整，涵盖了NLTK、spaCy、scikit-learn、gensim等主流的Python NLP库，并且提供了许多可以直接运行的示例，这极大地节省了我自己搭建环境和查找文档的时间。我最喜欢的部分是关于文本分类和情感分析的章节，作者详细介绍了如何利用监督学习和无监督学习的方法来构建模型，并且提供了多种评估指标，让我能够更科学地衡量模型的性能。读完这本书，我感觉自己对文本数据的理解能力和处理能力都有了质的飞跃，也对未来在文本分析领域的发展充满了信心。

《Text Analytics with Python》这本书，就像一本为我量身打造的“武林秘籍”，彻底改变了我对文本数据处理的认知。我之前一直觉得文本分析是一个高深莫测的领域，但通过阅读这本书，我发现它并非遥不可及。作者的讲解风格非常独特，他从最基础的文本预处理开始，比如如何对文本进行分词、去除停用词、词性标注等等，每一步都讲解得非常详细，并且提供了清晰的代码示例。我特别喜欢书中关于文本特征提取的章节，作者详细介绍了TF-IDF、词袋模型，以及各种词向量模型（Word2Vec, GloVe）的原理和应用，并且通过代码展示了如何利用Python的各种库来生成和使用这些特征。这让我能够更好地理解文本数据的表示方式，为后续的模型构建打下了坚实的基础。此外，书中还深入探讨了各种文本分析技术，如文本分类、聚类、主题模型、情感分析等，并结合实际案例进行了讲解。例如，在讲解文本分类时，作者对比了朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归等多种经典算法的优劣，并给出了相应的Python代码实现。这让我能够根据不同的问题场景选择最合适的模型。这本书的优点在于其内容全面、逻辑清晰、实践性强。我通过阅读这本书，不仅掌握了文本分析的核心技术，还学会了如何利用Python强大的生态系统来解决实际问题。这本书绝对是文本分析领域初学者和进阶者的必备读物。

《Text Analytics with Python》这本书，对我来说，简直是一本“宝典”。我之前尝试过一些零散的文本处理教程，但总感觉缺乏系统性，难以形成完整的知识体系。这本书的出现，彻底改变了我的学习方式。它从最基础的文本数据预处理讲起，比如如何进行分词、去除停用词、词性标注、命名实体识别等，每一步都讲解得非常细致，并且提供了清晰的Python代码实现。我尤其喜欢书中关于特征工程的章节，作者详细介绍了TF-IDF、词袋模型、以及各种词向量模型（Word2Vec, GloVe, fastText）的原理和应用，并且通过代码展示了如何利用gensim和scikit-learn等库来生成和使用这些特征。这让我能够更好地理解文本数据的表示方式，为后续的模型构建打下了坚实的基础。此外，书中还深入探讨了各种文本分析技术，如文本分类、聚类、主题模型、情感分析等，并结合实际案例进行了讲解。例如，在讲解文本分类时，作者对比了朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归等多种经典算法的优劣，并给出了相应的Python代码实现。这让我能够根据不同的问题场景选择最合适的模型。这本书的优点在于其内容全面、逻辑清晰、实践性强。我通过阅读这本书，不仅掌握了文本分析的核心技术，还学会了如何利用Python强大的生态系统来解决实际问题。这本书绝对是文本分析领域初学者和进阶者的必备读物。

最近我终于有机会深入阅读了《Text Analytics with Python》这本书，感觉这次阅读是一次非常有价值的学习之旅。作为一名一直对文本数据分析充满兴趣的开发者，我一直渴望能够掌握一套行之有效的工具和方法。这本书就像一位经验丰富的向导，引领我一步步探索文本分析的奥秘。作者的讲解风格非常独特，他从最基础的文本预处理步骤，如分词、词性标注、去除停用词，到更高级的主题建模、情感分析、文本分类等，都进行了详尽的阐述。我特别欣赏书中对各种算法的解释方式，作者不仅给出了理论上的推导，还结合了丰富的Python代码示例，让读者能够亲手实践，从而加深理解。例如，在讲解TF-IDF算法时，作者不仅解释了其计算原理，还演示了如何利用scikit-learn库来高效地计算TF-IDF值。书中关于词向量的章节更是让我耳目一新，作者详细介绍了Word2Vec、GloVe等模型的原理和应用，并通过代码展示了如何利用gensim库来训练和使用词向量。这让我能够更好地理解词语之间的语义关系，为后续的文本分析任务打下了坚实的基础。此外，书中还提供了许多实际应用案例，如用户评论分析、新闻文章分类等，让我看到了文本分析在实际生活中的巨大价值。这本书的优点在于其内容的全面性、讲解的清晰度以及实践的指导性。我通过阅读这本书，不仅掌握了文本分析的核心技术，还学会了如何利用Python强大的生态系统来解决实际问题。

《Text Analytics with Python》这本书，我只能说，它简直是为我量身定做的。我一直从事数据分析工作，但过去在处理文本数据时，总感觉力不从心，很多有价值的信息都被埋没在海量文字中。这本书的出现，就像一道曙光，照亮了我前进的方向。书中对于文本预处理的每一个细节都讲解得非常到位，从最基础的编码问题、大小写转换，到更精细的词干提取、词形还原，作者都给出了详细的解释和对应的Python代码。我尤其喜欢关于文本特征提取的章节，TF-IDF、词袋模型、Word2Vec、GloVe等等，作者都用通俗易懂的语言进行了阐述，并且通过代码展示了它们是如何被实现的。让我印象深刻的是，书中针对不同场景给出了不同的解决方案，比如在处理短文本时，如何选择更合适的特征表示方法；在处理长文本时，又该如何权衡计算效率和模型性能。作者还详细介绍了如何利用Python的各种库，如spaCy、NLTK、gensim，来完成这些操作，并且给出了大量的实践案例。我尝试着把书中关于文本聚类的章节应用到了我的一个项目中，用来发现不同用户群体的共同兴趣点，效果非常显著，比我之前的人工分析效率高了不止一个档次。这本书的优点在于它的全面性和实用性，它涵盖了文本分析的各个方面，并且提供了丰富的代码示例，让读者可以快速地将所学知识应用到实际工作中。我还会继续深入研究书中的一些高级主题，比如命名实体识别、关系抽取等，相信它们也能为我带来新的启发。

最近，我终于抽空完整地阅读了《Text Analytics with Python》这本书，可以说，这次阅读经历非常令人振奋。作为一名对数据挖掘领域充满热情的研究者，我一直希望能够深入掌握文本数据的分析技术。这本书恰恰满足了我的这一需求。它不仅仅是罗列各种算法，而是以一种非常系统的方式，从文本数据的获取、清洗、预处理，到特征提取、模型构建、以及最终的结果解释，都进行了详尽的阐述。我特别欣赏作者在讲解文本特征提取时，对TF-IDF、词袋模型，以及各种词向量（如Word2Vec, GloVe）的深入剖析，不仅解释了它们的数学原理，还提供了相应的Python代码实现，让抽象的概念变得触手可及。书中关于主题模型（如LDA）和情感分析的章节，更是让我大开眼界。作者通过生动的例子，展示了如何从海量文本中挖掘出潜在的主题，以及如何准确地判断文本的情感倾向。这对于我进行用户行为分析和市场调研都提供了非常有价值的思路。此外，书中还介绍了一些更高级的技术，比如文本生成、问答系统等，让我对文本分析的未来发展有了更深的认识。这本书的优点在于它既有理论深度，又有实践指导，适合不同水平的读者。我个人在阅读过程中，尝试着将书中的方法应用于自己的研究项目中，取得了非常不错的效果。这本书绝对是我近年来阅读过的最出色的技术书籍之一。

书本的内容涵盖了从语言学基础概念，python的基础知识，到文本分析的主要技术等，可以快速了解NLP的大致情况，但是行文并不是很浅显。

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