第1章 开始驾驭文本 1
1.1 驾驭文本重要的原因 2
1.2 预览：一个基于事实的问答系统 4
1.2.1 嗨，弗兰肯斯坦医生 5
1.3 理解文本很困难 8
1.4 驾驭的文本 11
1.5 文本及智能应用：搜索及其他 13
1.5.1 搜索和匹配 13
1.5.2 抽取信息 14
1.5.3 对信息分组 15
1.5.4 一个智能应用 15
1.6 小结 15
1.7 相关资源 16
第2章 驾驭文本的基础 17
2.1 语言基础知识 18
2.1.1 词语及其类别 19
2.1.2 短语及子句 20
2.1.3 词法 21
2.2 文本处理常见工具 23
2.2.1 字符串处理工具 23
2.2.2 词条及切词 23
2.2.3 词性标注 25
2.2.4 词干还原 27
2.2.5 句子检测 29
2.2.6 句法分析和文法 31
2.2.7 序列建模 33
2.3 从常见格式文件中抽取内容并做预处理 34
2.3.1 预处理的重要性 35
2.3.2 利用Apache Tika抽取内容 37
2.4 小结 39
2.5 相关资源 40
第3章 搜索 41
3.1 搜索和多面示例：Amazon.com 42
3.2 搜索概念入门 44
3.2.1 索引内容 45
3.2.2 用户输入 47
3.2.3 利用向量空间模型对文档排名 51
3.2.4 结果展示 54
3.3 Apache Solr搜索服务器介绍 57
3.3.1 首次运行Solr 58
3.3.2 理解Solr中的概念 59
3.4 利用Apache Solr对内容构建索引 63
3.4.1 使用XML构建索引 64
3.4.2 利用Solr和Apache Tika对内容进行抽取和索引 66
3.5 利用Apache Solr来搜索内容 69
3.5.1 Solr查询输入参数 71
3.5.2 抽取内容的多面展示 74
3.6 理解搜索性能因素 77
3.6.1 数量判定 77
3.6.2 判断数量 81
3.7 提高搜索性能 82
3.7.1 硬件改进 82
3.7.2 分析的改进 83
3.7.3 提高查询性能 85
3.7.4 其他评分模型 88
3.7.5 提升Solr性能的技术 89
3.8 其他搜索工具 91
3.9 小结 93
3.10 相关资源 93
第4章 模糊字符串匹配 94
4.1 模糊字符串匹配方法 96
4.1.1 字符重合度度量方法 96
4.1.2 编辑距离 99
4.1.3 n元组编辑距离 102
4.2 寻找模糊匹配串 105
4.2.1 在Solr中使用前缀来匹配 105
4.2.2 利用trie树进行前缀匹配 106
4.2.3 使用n元组进行匹配 111
4.3 构建模糊串匹配应用 112
4.3.1 在搜索中加入提前输入功能 113
4.3.2 搜索中的查询拼写校正 117
4.3.3 记录匹配 122
4.4 小结 127
4.5 相关资源 128
第5章 命名实体识别 129
5.1 命名实体的识别方法 131
5.1.1 基于规则的实体识别 131
5.1.2 基于统计分类器的实体识别 132
5.2 基于OpenNLP的基本实体识别 133
5.2.1 利用OpenNLP寻找人名 134
5.2.2 OpenNLP识别的实体解读 136
5.2.3 基于概率过滤实体 137
5.3 利用OpenNLP进行深度命名实体识别 137
5.3.1 利用OpenNLP识别多种实体类型 138
5.3.2 OpenNLP识别实体的背后机理 141
5.4 OpenNLP的性能 143
5.4.1 结果的质量 144
5.4.2 运行性能 145
5.4.3 OpenNLP的内存使用 146
5.5 对新领域定制OpenNLP实体识别 147
5.5.1 训练模型的原因和方法 147
5.5.2 训练OpenNLP模型 148
5.5.3 改变建模输入 150
5.5.4 对实体建模的新方法 152
5.6 小结 154
5.7 进一步阅读材料 155
第6章 文本聚类 156
6.1 Google News中的文档聚类 157
6.2 聚类基础 158
6.2.1 三种聚类的文本类型 158
6.2.2 选择聚类算法 160
6.2.3 确定相似度 161
6.2.4 给聚类结果打标签 162
6.2.5 聚类结果的评估 163
6.3 搭建一个简单的聚类应用 165
6.4 利用Carrot2对搜索结果聚类 166
6.4.1 使用Carrot2API 166
6.4.2 使用Carrot2对Solr的搜索结果聚类 168
6.5 利用Apache Mahout对文档集聚类 171
6.5.1 对聚类的数据进行预处理 172
6.5.2 K-means聚类 175
6.6 利用Apache Mahout进行主题建模 180
6.7 考察聚类性能 183
6.7.1 特征选择与特征约简 183
6.7.2 Carrot2的性能和质量 186
6.7.3 Mahout基准聚类算法 187
6.8 致谢 192
6.9 小结 192
6.10 参考文献 193
第7章 分类及标注 195
7.1 分类及归类概述 197
7.2 分类过程 200
7.2.1 选择分类机制 201
7.2.2 识别文本分类中的特征 202
7.2.3 训练数据的重要性 203
7.2.4 评估分类器性能 206
7.2.5 将分类器部署到生产环境 208
7.3 利用Apache Lucene构建文档分类器 209
7.3.1 利用Lucene对文本进行分类 210
7.3.2 为MoreLikeThis分类器准备训练数据 212
7.3.3 训练MoreLikeThis分类器 214
7.3.4 利用MoreLikeThis分类器对文档进行分类 217
7.3.5 测试MoreLikeThis分类器 220
7.3.6 将MoreLikeThis投入生产环境 223
7.4 利用Apache Mahout训练朴素贝叶斯分类器 223
7.4.1 利用朴素贝叶斯算法进行文本分类 224
7.4.2 准备训练数据 225
7.4.3 留存测试数据 229
7.4.4 训练分类器 229
7.4.5 测试分类器 231
7.4.6 改进自举过程 232
7.4.7 将Mahout贝叶斯分类器集成到Solr 234
7.5 利用OpenNLP进行文档分类 238
7.5.1 回归模型及最大熵文档分类 239
7.5.2 为最大熵文档分类器准备训练数据 241
7.5.3 训练最大熵文档分类器 242
7.5.4 测试最大熵文档分类器 248
7.5.5 生产环境下的最大熵文档分类器 249
7.6 利用Apache Solr构建标签推荐系统 250
7.6.1 为标签推荐收集训练数据 253
7.6.2 准备训练数据 255
7.6.3 训练Solr标签推荐系统 256
7.6.4 构建推荐标签 258
7.6.5 对标签推荐系统进行评估 261
7.7 小结 263
7.8 参考文献 265
第8章 构建示例问答系统 266
8.1 问答系统基础知识 268
8.2 安装并运行QA代码 270
8.3 一个示例问答系统的架构 271
8.4 理解问题并产生答案 274
8.4.1 训练答案类型分类器 275
8.4.2 对查询进行组块分析 279
8.4.3 计算答案类型 280
8.4.4 生成查询 283
8.4.5 对候选段落排序 284
8.5 改进系统的步骤 287
8.6 本章小结 287
8.7 相关资源 288
第9章 未驾驭的文本：探索未来前沿 289
9.1 语义、篇章和语用：探索高级NLP 290
9.1.1 语义 291
9.1.2 篇章 292
9.1.3 语用 294
9.2 文档及文档集自动摘要 295
9.3 关系抽取 298
9.3.1 关系抽取方法综述 299
9.3.2 评估 302
9.3.3 关系抽取工具 303
9.4 识别重要内容和人物 303
9.4.1 全局重要性及权威度 304
9.4.2 个人重要性 305
9.4.3 与重要性相关的资源及位置 306
9.5 通过情感分析来探测情感 306
9.5.1 历史及综述 307
9.5.2 工具及数据需求 308
9.5.3 一个基本的极性算法 309
9.5.4 高级话题 311
9.5.5 用于情感分析的开源库 312
9.6 跨语言检索 313
9.7 本章小结 315
9.8 相关资源 315