本书从NLP的概述开始, 介绍了将文本分成句子、词干提取和词形还原、去除停用词和词性标记的方法, 以帮助您准备数据。然后, 您将学习提取和表示语法信息的方法, 例如依存分析和回指解析, 发现使用词袋、TF-IDF、词嵌入和BERT表示语义的不同方法, 并培养文本技能使用关键字、SVM、LSTM和其他技术进行分类。随着学习的深入, 您还将了解如何从文本中提取信息、实施无监督和有监督的主题建模技术, 以及对短文本 (如推文) 进行主题建模。