自然语言处理入门

第1章 文本分析 1.1 文本分析的目的 1.1.1 结构化数据与非结构化数据 1.1.2 查找 1.1.3 发现 1.2 文本分析的基本技术 1.2.1 文本分析技术的全貌 1.2.2 基于文本分析技术的本书结构分析 第2章 日语文本分析：预处理的要点 2.1 文本数据的获取 2.1.1 作为分析对象文本数据的条件 2.1.2 青空文库 2.1.3 利用维基百科API获取文本 2.1.4 从PDF和Word文档中获取文本 2.1.5 从Web页面中获取文本 2.1.6 使用API获取文本的方法 2.1.7 从DBpedia中获取文本 2.1.8 其他获取文本的方法 2.2 语素分析 2.2.1 语素分析的目的 2.2.2 语素分析引擎的种类 2.2.3 MeCab分词包的使用 2.2.4 Janome分词包的使用 2.2.5 与字典的结合使用 第3章 传统的文本分析与检索技术 3.1 相关性分析 3.1.1 语素分析与相关性分析的关系 3.1.2 CaboCha的使用 3.1.3 使用naruhodo进行可视化处理 3.2 检索 3.2.1 Elasticsearch的安装 3.2.2 Elasticsearch的使用 3.3 日文检索 3.3.1 Python应用程序接口的导入 3.3.2 日文用分析器的设置 3.3.3 日文文档的检索 3.3.4 复杂的日文检索（同义词和字典的使用） 3.4 检索结果的评分 3.4.1 TF-IDF 3.4.2 Elasticsearch中的评分功能 3.5 类似检索 第4章 基于商用API的文本分析与检索技术 4.1 IBM Cloud中的文本分析API概览 4.1.1 Watson API服务的总览 4.1.2 Natural Language Understanding (NLU) 4.1.3 Knowledge Studio 4.1.4 Discovery 4.1.5 其他的API 4.2 NLU 4.2.1 NLU（自然语言理解）