《自然语言处理与Java语言实现》内容简介

本书介绍了自然语言处理的原理与Java编程语言的技术实现，主要包括多种语言的文本处理、分布式算法与代码实现、自然语言处理相关系统构建等内容。
全书共分3篇：篇（章）为基础篇，着重介绍了使用Java开发自然语言处理技术会用到的基础知识；第2篇（第2-9章）为开发篇，着重讨论了自然语言处理常用的基本模块：多种语言分词与标注、语义分析、文章分析、文本相似度计算、文档排重、文本摘要、关键词提取、信息提取、拼写纠错、文本分类与聚类、文本倾向性分析等；第3篇（0-12章）为系统篇，介绍了语音识别系统、问答系统和机器翻译系统。
本书可作为高等院校计算机相关专业本科生、研究生的教材，也可为对人工智能领域感兴趣的读者提供参考。
罗刚 主要研究项目及领域：自然语言处理、人工智能、搜索引擎以前出版的图书：《自然语言处理原理与技术实现》。其他社会头衔、荣誉：东南大学社会导师，北京石油化工学院社会导师，解放军报社技术顾问，北京安妮福克斯信息咨询有限公司兼职软件工程师。

作品目录

内容提要
前言
基础篇
第1章：自然语言处理实践基础
1.1、开发环境准备
1.2、技术基础
1.3、专业术语
开发篇
第2章：中文分词原理与实现
2.1、接口
2.2、散列表最长匹配中文分词
2.3、查找词典算法
2.4、Trie树最大长度匹配法
2.5、概率语言模型的分词方法
2.6、新词发现
2.7、Android系统中文输入法
2.8、词性标注
2.9、词类模型
2.10、未登录词识别
2.11、中文分词总体结构
2.12、平滑算法
2.13、地名切分
2.14、企业名切分
2.15、结果评测
2.16、专业术语
第3章：语义分析
3.1、句法分析树
3.2、依存文法
3.3、依存语言模型
3.4、使用Java计算机语言的语义分析
3.5、专业术语
第4章：文章分析
4.1、分词
4.2、词性标注
4.3、重点词汇提取
4.4、句子时态分析
4.5、专业术语
第5章：文档语义
5.1、相似度计算
5.2、文档排重
5.3、在搜索引擎中使用文档排重
5.4、专业术语
第6章：信息提取
6.1、指代消解
6.2、中文关键词提取
6.3、信息提取
6.4、拼写纠错
6.5、输入提示
6.6、专业术语
第7章：自动摘要
7.1、自动摘要技术
7.2、指代消解
7.3、多文档摘要
7.4、分布式部署
7.5、专业术语
第8章：文本分类
8.1、地名分类
8.2、文本模板分类
8.3、特征提取
8.4、线性分类器
8.5、FastText文本分类
8.6、最大熵分类器
8.7、文本聚类
8.8、持续集成
8.9、专业术语
第9章：文本倾向性分析
9.1、确定词语的褒贬倾向
9.2、实现情感识别
9.3、专业术语
系统篇
第10章：语音识别
10.1、总体结构
10.2、语音库
10.3、语音
10.4、Sphinx语音识别
10.5、说话人识别
10.6、专业术语
第11章：问答系统
11.1、问答系统的结构
11.2、问句分析
11.3、知识库
11.4、AIML聊天机器人
11.5、自然语言生成
11.6、JavaFX开发界面
11.7、专业术语
第12章：机器翻译
12.1、使用机器翻译API
12.2、翻译日期
12.3、神经机器翻译
12.4、辅助机器翻译
12.5、机器翻译的评价
12.6、专业术语
参考文献
后记