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深度學習
自然語言處理入門 版權信息
- ISBN：9787517098294
- 條形碼：9787517098294 ; 978-7-5170-9829-4
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
自然語言處理入門 本書特色
自然語言處理是計算機科學和人工智能領域的重要研究和應用方向，廣泛應用于機器翻譯、文本分析、語音識別、文字識別等。本書是IBM公司一線AI工程師以多年來的實際項目經驗為基礎編寫的自然語言處理入門書籍。對“檢索技術”“實體提取”“關系提取”“語素分析”和“評估/情感/概念分析”等自然語言處理中的常用知識，以及使用商用API和Word2Vec進行文本分析的方法進行了詳細解說。 本書涵蓋內容： 從用戶角度和工程師角度對文本分析的相關知識進行解說。 文本數據獲取的方法和如何進行語素分析，這是進行文本分析的技術前提。 利用Mecab和Elasticsearch等OSS開源項目介紹傳統的文本分析方法。 利用IBM公司Watson API的人工智能技術的文本分析方法。 Word2Vec技術及應用。 遷移學習與BERT技術。 本書特點： 1. 本書為有30年IBM工作經驗的AI工程師撰寫，實戰經驗豐富。 2. 語言通俗易懂，內容循序漸進，簡單快速入門。 3. 對IBM Watson API進行了詳細解說。
自然語言處理入門 內容簡介
《Python 自然語言處理入門》是一本使用 Python 解釋在人工智能領域備受關注的自然語言分析方法的入門書，內容涵蓋“檢索技術”“實體提取”“關系提取”“語素分析”和“評估 / 情感 / 概念分析”等自然語言處理中的常用知識，同時對傳統技術和引入了 AI 新技術的特點作了對比。全書以一線 AI工程師的實際項目經驗為后盾，對自然語言處理的要點進行了歸納總結，并介紹了使用 Python 程序、API、商業服務（IBM Watson）和 OSS（MeCab / Elasticsearch / Word2Vec）等進行自然語言處理的實用方法，在*后一章中，還介紹了 BERT 的相關內容，特別適合想學習自然語言處理的理工科學生和人工智能工程師進行參考和學習。
自然語言處理入門 目錄
第1章 文本分析
1.1 文本分析的目的
1.1.1 結構化數據與非結構化數據
1.1.2 查找
1.1.3 發現
1.2 文本分析的基本技術
1.2.1 文本分析技術的全貌
1.2.2 基于文本分析技術的本書結構分析
第2章 日語文本分析：預處理的要點
2.1 文本數據的獲取
2.1.1 作為分析對象文本數據的條件
2.1.2 青空文庫
2.1.3 利用維基百科API獲取文本
2.1.4 從PDF和Word文檔中獲取文本
2.1.5 從Web頁面中獲取文本
2.1.6 使用API獲取文本的方法
2.1.7 從DBpedia中獲取文本
2.1.8 其他獲取文本的方法
2.2 語素分析
2.2.1 語素分析的目的
2.2.2 語素分析引擎的種類
2.2.3 MeCab分詞包的使用
2.2.4 Janome分詞包的使用
2.2.5 與字典的結合使用
第3章 傳統的文本分析與檢索技術
3.1 相關性分析
3.1.1 語素分析與相關性分析的關系
3.1.2 CaboCha的使用
3.1.3 使用naruhodo進行可視化處理
3.2 檢索
3.2.1 Elasticsearch的安裝
3.2.2 Elasticsearch的使用
3.3 日文檢索
3.3.1 Python應用程序接口的導入
3.3.2 日文用分析器的設置
3.3.3 日文文檔的檢索
3.3.4 復雜的日文檢索（同義詞和字典的使用）
3.4 檢索結果的評分
3.4.1 TF-IDF
3.4.2 Elasticsearch中的評分功能
3.5 類似檢索
第4章 基于商用API的文本分析與檢索技術
4.1 IBM Cloud中的文本分析API概覽
4.1.1 Watson API服務的總覽
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（自然語言理解）
展開全部
自然語言處理入門 作者簡介
赤石雅典 1987年入職IBM日本公司。在東京基礎研究所從事數學處理系統方面的研究和開發工作。1993年調到軟件工程部，主要負責開源系統的基礎設施設計和構建工作。2013年調到智慧城市事業部，2016年8月調到Watson事業部至今。 目前，主要負責Watson Studio / Watson OpenScale等數據科學系列產品的提案及開發工作。因為廣泛涉獵各種領域，從IT基礎設施、軟件開發、編程語言、SQL調試到Watson、機器學習、深度學習等，都積累了不少經驗。 金澤工業大學研究生院虎之門校區客座教授和“人工智能技術特別講座”講師，出版有多本機器學習和深度學習相關著作，并在雜志上發表了大量文章。 在本書中，負責第1章～第3章、第4章的一部分、第5章、附錄A～附錄C的撰寫。 江澤美保 Cresco Co., Ltd. 曾擔任面向企業的Web門戶網站產品開發、大型辦公管理的海外遷移項目開發、支付服務的現場工程師等職務，后轉型為高科技企業技術銷售。2015年開始參與IBM Watson工作，在將Watson引入管理方面積累了很多經驗。2019年獲得IBM Champion稱號。目前擔任幫助企業導入人工智能技術的AI顧問/工程師。本書中主要負責第4章的撰寫。
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