Обработка естественного языка на Java
Покупка
Тематика:
Программирование на Java
Издательство:
ДМК Пресс
Автор:
Риз Ричард
Перевод:
Снастин А. В.
Год издания: 2023
Кол-во страниц: 266
Дополнительно
Вид издания:
Практическое пособие
Уровень образования:
Дополнительное образование
ISBN: 978-5-89818-333-2
Артикул: 653193.03.99
Доступ онлайн
559 ₽
В корзину
Обработка естественного языка (Natural Language Procession — NLP) представляет собой важную область разработки прикладного ПО и, с учетом современных задач ИТ, в будущем эта важность будет только возрастать. Уже сейчас наблюдается рост потребности в приложениях, работающих с естественными языками на основе NLP-методик. В данной книге рассматриваются способы организации автоматической обработки текста с применением таких методик, как полнотекстовый поиск, правильное распознавание имен, кластеризация, классификация, извлечение информации и составление аннотаций. Концепции обработки естественного языка излагаются таким образом, что даже читатели, не обладающие знаниями об этой технологии и о методах статистического анализа, смогут понять их.
- Полная коллекция по информатике и вычислительной технике
- ДМК Пресс. Информационные системы и технологии
- ДМК Пресс. ИТ-технологии для профессионалов
- Интермедиатор. Информационные системы и технологии (сводная)
- Интермедиатор. ИТ-технологии для профессионалов (сводная)
- Программирование
- Программирование на Java
Тематика:
ББК:
УДК:
ОКСО:
- ВО - Бакалавриат
- 09.03.01: Информатика и вычислительная техника
- 09.03.02: Информационные системы и технологии
- 09.03.03: Прикладная информатика
- 09.03.04: Программная инженерия
ГРНТИ:
Скопировать запись
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов
Ричард Риз Обработка естественного языка на Java
Natural Language Processing with Java Richard M Reese Explore various approaches to organize and extract useful text from unstructured data using Java BIRMINGHAM – MUMBAI
Исследование разных подходов к организации и извлечению полезной текстовой информации из неструктурированных данных с использованием Java Обработка естественного языка на Java Москва, 2023 Ричард Риз 2-е издание, электронное
УДК 004.438Java ББК 32.973.2 Р49 Р49 Риз, Ричард. Обработка естественного языка на Java / Р. Риз ; пер. с англ. А. В. Снастина. — 2-е изд., эл. — 1 файл pdf : 266 с. — Москва : ДМК Пресс, 2023. — Систем. требования: Adobe Reader XI либо Adobe Digital Editions 4.5 ; экран 10". — Текст : электронный. ISBN 978-5-89818-333-2 Обработка естественного языка (Natural Language Procession — NLP) представляет собой важную область разработки прикладного ПО и, с учетом современных задач ИТ, в будущем эта важность будет только возрастать. Уже сейчас наблюдается рост потребности в приложениях, работающих с естественными языками на основе NLP-методик. В данной книге рассматриваются способы организации автоматической обработки текста с применением таких методик, как полнотекстовый поиск, правильное распознавание имен, кластеризация, классификация, извлечение информации и составление аннотаций. Концепции обработки естественного языка излагаются таким образом, что даже читатели, не обладающие знаниями об этой технологии и о методах статистического анализа, смогут понять их. УДК 004.438Java ББК 32.973.2 Электронное издание на основе печатного издания: Обработка естественного языка на Java / Р. Риз ; пер. с англ. А. В. Снастина. — Москва : ДМК Пресс, 2016. — 264 с. — ISBN 978-5-97060331-4. — Текст : непосредственный. Все права защищены. Любая часть этой книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами без письменного разрешения владельцев авторских прав. Материал, изложенный в данной книге, многократно проверен. Но поскольку вероятность технических ошибок все равно существует, издательство не может гарантировать абсолютную точность и правильность приводимых сведений. В связи с этим издательство не несет ответственности за возможные ошибки, связанные с использованием книги. В соответствии со ст. 1299 и 1301 ГК РФ при устранении ограничений, установленных техническими средствами защиты авторских прав, правообладатель вправе требовать от нарушителя возмещения убытков или выплаты компенсации. ISBN 978-5-89818-333-2 © 2015 Packt Publishing © Оформление, перевод, ДМК Пресс, 2016
Содержание Об авторе ................................................................10 О рецензентах......................................................... 11 Предисловие ...........................................................13 Глава 1. Основы обработки естественного языка ...........18 Что такое обработка естественного языка.................................................................19 Для чего используется обработка естественного языка .......................................21 Трудности обработки естественного языка ..............................................................23 Обзор инструментальных средств обработки естественного языка ................25 Apache OpenNLP ........................................................................................................27 Stanford NLP ................................................................................................................28 LingPipe .........................................................................................................................30 GATE ..............................................................................................................................31 UIMA .............................................................................................................................31 Обзор задач обработки текста .......................................................................................32 Поиск фрагментов текста........................................................................................33 Поиск предложений ..................................................................................................35 Поиск людей и прочих именованных объектов ..............................................37 Определение частей речи ........................................................................................40 Классификация текстов и документов...............................................................41 Выделение взаимоотношений ...............................................................................42 Комплексные методики обработки .....................................................................44 О моделях обработки естественного языка ..............................................................45 Определение задачи (типа задачи) ......................................................................45 Выбор модели ..............................................................................................................46 Создание и обучение модели .................................................................................46 Проверка модели ........................................................................................................47 Практическое использование модели ................................................................47 Подготовка данных ...................................................................................................47 Резюме ...................................................................................................................................50 Глава 2. Поиск фрагментов текста ...............................52 Части или фрагменты текста .........................................................................................53 Что такое токенизация .....................................................................................................53 Использование токенизаторов ..............................................................................56 Простые токенизаторы языка Java ..............................................................................57 Использование класса Scanner .............................................................................57 Определение разделителя ..............................................................................58 Использование метода split() ................................................................................59
Содержание Использование класса BreakIterator ...................................................................60 Использование класса StreamTokenizer .............................................................61 Использование класса StringTokenizer ..............................................................63 Проблемы производительности при выполнении токенизации штатными средствами Java .....................................................................................64 Прикладные программные интерфейсы NLP для токенизации........................64 Использование класса Tokenizer из библиотеки OpenNLP ........................65 Использование класса SimpleTokenizer .....................................................65 Использование класса WhitespaceTokenizer ............................................66 Использование класса TokenizerME ...........................................................66 Использование токенизатора из библиотеки Stanford .................................67 Использование класса PTBTokenizer .........................................................68 Использование класса DocumentPreprocessor ........................................69 Использование конвейера ..............................................................................70 Использование токенизаторов из библиотеки LingPipe .....................71 Обучение токенизатора поиску заданных элементов текста .....................72 Сравнение токенизаторов .......................................................................................76 Нормализация .....................................................................................................................76 Преобразование букв в нижний регистр ...........................................................77 Удаление шумовых слов ..........................................................................................78 Создание класса StopWords ...........................................................................78 Использование библиотеки LingPipe для удаления шумовых слов .........................................................................................................................80 Использование стемминга ......................................................................................82 Использование инструмента стемминга Porter Stemmer ....................82 Стемминг с использованием библиотеки LingPipe ...............................83 Использование лемматизации ..............................................................................84 Использование класса StanfordLemmatizer .............................................85 Поддержка лемматизации в библиотеке OpenNLP ..............................86 Нормализация с применением конвейера ........................................................88 Резюме ...................................................................................................................................89 Глава 3. Поиск предложений.......................................91 Процесс разрешения границ предложений...............................................................91 Затруднения при разрешении границ предложений .............................................92 Правила разрешения границ предложений в классе HeuristicSentenceModel библиотеки LingPipe ................................................95 Простые средства разрешения границ предложений в языке Java ..................96 Использование регулярных выражений ...........................................................97 Использование класса BreakIterator ...................................................................99 Использование библиотек NLP API .........................................................................101 Использование библиотеки OpenNLP .............................................................101 Использование класса SentenceDetectorME .........................................101
Содержание 7 Использование метода sentPosDetect ......................................................103 Использование библиотеки Stanford API .......................................................104 Использование класса PTBTokenizer .......................................................104 Использование класса DocumentPreprocessor ......................................108 Использование класса StanfordCoreNLP ................................................111 Использование библиотеки LingPipe ...............................................................112 Использование класса IndoEuropeanSentenceModel ..........................113 Использование класса SentenceChunker.................................................115 Использование класса MedlineSentenceModel .....................................116 Обучение модели SentenceDetector ..........................................................................117 Использование обученной модели ....................................................................120 Вычисление характеристик модели с помощью класса SentenceDetectorEvaluator ...................................................................................120 Резюме .................................................................................................................................122 Глава 4. Поиск людей и именованных объектов ............123 Трудности, возникающие при распознавании и идентификации именованных объектов ..........................................................................................124 Методики распознавания именованных объектов ...............................................125 Списки и регулярные выражения ......................................................................127 Статистические классификаторы ......................................................................127 Использование регулярных выражений для распознавания и идентификации именованных объектов ......................................................128 Использование регулярных выражений в языке Java для поиска объектов ......................................................................................................................128 Использование класса RegExChunker из библиотеки LingPipe .............131 Использование библиотек NLP ..................................................................................132 Использование библиотеки OpenNLP для поиска именованных объектов ......................................................................................................................133 Вычисление точности идентификации именованного объекта ......135 Использование других типов именованных объектов .......................136 Одновременная обработка нескольких типов объектов ....................137 Использование библиотеки Stanford API для поиска именованных объектов ......................................................................................................................138 Использование библиотеки LingPipe для поиска именованных объектов ......................................................................................................................140 Использование моделей именованных объектов из библиотеки LingPipe ...............................................................................................................140 Использование класса ExactDictionaryChunker ..................................142 Обучение модели .............................................................................................................145 Оценка характеристик модели ....................................................................................147 Резюме .................................................................................................................................148
Содержание Глава 5. Определение частей речи ............................150 Процесс разметки .............................................................................................................150 Важное значение инструментов разметки по частям речи .......................154 Трудности в идентификации частей речи .......................................................155 Использование библиотек NLP API .........................................................................157 Использование инструментов разметки по частям речи из библиотеки OpenNLP .......................................................................................158 Использование класса POSTaggerME для разметки по частям речи .......................................................................................................................159 Использование средств поверхностного синтаксического анализа из библиотеки OpenNLP ..............................................................161 Использование класса POSDictionary .....................................................164 Использование инструментов разметки по частям речи из библиотеки Stanford ..........................................................................................168 Использование класса MaxentTagger .......................................................168 Использование класса MaxentTagger для разметки текста на смсязыке ......................................................................................................172 Использование конвейера, поддерживаемого библиотекой Stanford, для POSразметки ........................................................................172 Использование инструментов разметки по частям речи из библиотеки LingPipe .........................................................................................175 Использование класса HmmDecoder с тегами Best_First .................176 Использование класса HmmDecoder с тегами NBest .........................177 Определение степени достоверности назначенного тега с помощью класса HmmDecoder ................................................................179 Обучение модели POSModel из библиотеки OpenNLP ............................180 Резюме .................................................................................................................................182 Глава 6. Классификация текстов и документов ............184 Как используется классификация текста ................................................................185 Особенности анализа эмоциональной окраски текста .......................................187 Методики классификации текста ..............................................................................189 Использование библиотек NLP API для классификации текста ...................190 Использование библиотеки OpenNLP .............................................................190 Обучение классификационной модели из библиотеки OpenNLP ....190 Использование класса DocumentCategorizerME для классификации текста ...........................................................................192 Использование библиотеки Stanford API .......................................................194 Использование класса ColumnDataClassifier для классификации текста ...........................................................................195 Использование конвейера, поддерживаемого библиотекой Stanford для анализа эмоциональной окраски текста ........................198 Использование библиотеки LingPipe для классификации текста .........200
Содержание 9 Подготовка обучающего текста с помощью класса Classified ..........200 Использование других обучающих категорий ......................................202 Классификация текста с помощью библиотеки LingPipe .................203 Анализ эмоциональной окраски текста с помощью библиотеки LingPipe ...............................................................................................................204 Определение языка документа с помощью библиотеки LingPipe .....206 Резюме .................................................................................................................................208 Глава 7. Использование синтаксического анализатора (парсера) для выделения взаимосвязей .....................209 Типы взаимосвязей ..........................................................................................................211 Деревья синтаксического анализа .............................................................................212 Использование полученных взаимосвязей .............................................................214 Извлечение взаимосвязей из текста ..........................................................................217 Использование библиотек NLP API .........................................................................217 Использование библиотеки OpenNLP .............................................................218 Использование библиотеки Stanford API .......................................................221 Использование класса LexicalizedParser .................................................221 Использование класса TreePrint ................................................................222 Поиск зависимостей между словами с помощью класса GrammaticalStructure .....................................................................................223 Поиск референциального тождества между объектами ............................225 Извлечение взаимосвязей для системы «вопрос–ответ» ..................................228 Поиск взаимосвязей (зависимостей) между словами ................................228 Определение типа вопроса ...................................................................................230 Поиск ответа на вопрос ..........................................................................................231 Резюме .................................................................................................................................233 Глава 8. Комплексные методики ...............................235 Подготовка данных ..........................................................................................................236 Использование библиотеки Boilerpipe для извлечения текста из HTMLдокументов ............................................................................................236 Использование библиотеки POI для извлечения текста из документов в формате Word ...........................................................................239 Использование библиотеки PDFBox для извлечения текста из документов в формате PDF ............................................................................242 Конвейеры ..........................................................................................................................243 Использование конвейера, поддерживаемого библиотекой Stanford .......244 Использование нескольких ядер процессора для конвейера библиотеки Stanford ...............................................................................................249 Создание конвейера для текстового поиска ...........................................................251 Резюме .................................................................................................................................256 Предметный указатель ............................................258
Об авторе Ричард Риз (Richard M Reese) имеет опыт работы не только в промышленности, но и в науке. В течение 17 лет он работал в отрасли телефонной связи и аэрокосмической индустрии, выполняя разные обязанности, включая исследовательскую и конструкторскую деятельность, разработку программного обеспечения, руководство группами разработчиков и преподавание. В настоящее время Ричард преподает в Тарлтонском государственном университете (Tarleton State University), где применяет свой богатый практический опыт для усовершенствования курсов обучения. Ричард написал несколько книг по языкам программирования Java и C. Он излагает материал в лаконичном и понятном стиле. Среди его книг можно отметить «EJB 3.1 Cookbook», книги о новых функциональных возможностях Java 7 и 8, книгу о сертификации разработчика на языке Java, книгу о jMonkey Engine, а также книгу об использовании указателей в языке C. «Я благодарен моей дочери Дженнифер за многочисленные замечания, поправки и дополнения. Ее вклад в создание данной книги невозможно переоценить».
Доступ онлайн
559 ₽
В корзину