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自然語言處理——原理、方法與應用

包郵 自然語言處理——原理、方法與應用

出版社:清華大學出版社出版時間:2023-03-01
開本: 其他 頁數: 236
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自然語言處理——原理、方法與應用 版權信息

  • ISBN:9787302617747
  • 條形碼:9787302617747 ; 978-7-302-61774-7
  • 裝幀:一般膠版紙
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

自然語言處理——原理、方法與應用 本書特色

● 深入淺出 在系統闡述理論的同時,深入淺出地結合前沿論文、代碼實踐及合適的應用場景,為讀者提供通俗易懂的自然語言處理任務的環境和案例。 ● 銜接連貫 采用同一套代碼框架貫穿全書,強調知識體系的全面性和可拓展性,注重理論與實踐的前后連貫性。 ● 技術前沿 介紹自然語言處理的起源與發展、文本分類、機器閱讀理解、命名實體識別、文本生成、模型蒸餾與剪枝等前沿技術,激發讀者學習興趣,開拓讀者視野。

自然語言處理——原理、方法與應用 內容簡介

本書系統闡述自然語言處理基礎知識,以及自然語言處理高級模型應用等高級知識。 全書共11章:第1~5章為自然語言處理的基礎知識,第6~11章則將自然語言處理知識應用于實戰。書中主要內容包括預訓練模型、文本分類、機器閱讀理解、命名實體識別、文本生成、模型蒸餾與剪枝及損失函數等知識。 書中包含大量應用示例,不僅可以學會理論知識還可以靈活應用。書中示例基于Linux與PyTorch環境開發,讀者在學習自然語言處理知識的同時還可學會PyTorch框架技術,內容完整、步驟清晰,提供了工程化的解決方案。 本書可作為有一定深度學習基礎的讀者的入門書,也可作為從事自然語言處理算法工作的技術人員及培訓機構的參考書。

自然語言處理——原理、方法與應用 目錄


目錄







本書源代碼


目錄

第1章導論(13min)


1.1基于深度學習的自然語言處理


1.2本書章節脈絡


1.3自然語言處理算法流程


1.4小結


第2章Python開發環境配置(35min)


2.1Linux服務器


2.1.1MobaXterm


2.1.2使用MobaXterm連接遠程服務器


2.1.3在服務器上安裝Python開發環境


2.1.4使用Anaconda國內源


2.1.5pip設定永久阿里云源


2.2Python虛擬環境


2.3PyCharm遠程連接服務器


2.4screen任務管理


2.5Docker技術


2.6小結


第3章自然語言處理的發展進程


3.1人工規則與自然語言處理


3.2機器學習與自熱語言處理


3.2.1詞袋模型


3.2.2ngram


3.2.3頻率與逆文檔頻率


3.3深度學習與自然語言處理


3.4小結


第4章無監督學習的原理與應用(30min)


4.1淺層無監督預訓練模型


4.2深層無監督預訓練模型


4.2.1BERT


4.2.2SelfAttention Layer原理


4.2.3SelfAttention Layer的內部運算邏輯


4.2.4MultiHead SelfAttention


4.2.5Layer Normalization


4.2.6BERT預訓練


4.2.7BERT的微調過程


4.3其他預訓練模型


4.3.1RoBERTa


4.3.2ERNIE


4.3.3BERT_WWM


4.3.4ALBERT


4.3.5Electra


4.3.6NEZHA


4.3.7NLP預訓練模型對比


4.4自然語言處理四大下游任務


4.4.1句子對分類任務


4.4.2單句子分類任務


4.4.3問答任務


4.4.4單句子標注任務


4.5小結


第5章無監督學習進階


5.1生成式對抗網絡


5.2元學習


5.2.1MetricBased Method


5.2.2ModelBased Method


5.2.3PretrainBased Method


5.3小結


第6章預訓練


6.1賽題任務


6.2環境搭建


6.3代碼框架


6.4數據分析實踐


6.4.1數據預處理


6.4.2預訓練任務模型構建與數據生成


6.4.3模型訓練


6.5小結


第7章文本分類(45min)


7.1數據分析


7.2環境搭建


7.3代碼框架


7.4文本分類實踐


7.4.1數據預處理


7.4.2模型構建


7.4.3數據迭代器


7.4.4模型訓練


7.4.5模型預測


7.5小結


第8章機器閱讀理解(16min)


8.1機器閱讀理解的定義


8.1.1完形填空


8.1.2多項選擇


8.1.3片段抽取


8.1.4自由回答


8.1.5其他任務


8.2評測方法


8.3研究方法


8.3.1基于規則的方法


8.3.2基于神經網絡的方法


8.3.3基于深層語義的圖匹配方法


8.4經典結構


8.4.1BiDAF模型


8.4.2QANet模型


8.4.3基于BERT模型的機器閱讀理解


8.5多文檔機器閱讀理解實踐


8.5.1疫情政務問答助手


8.5.2信息檢索


8.5.3多任務學習


8.5.4實踐


8.6小結


第9章命名實體識別(15min)


9.1NER技術的發展現狀


9.2命名實體識別的定義


9.3命名實體識別模型


9.3.1預訓練模型


9.3.2下接結構


9.3.3條件隨機場


9.4命名實體識別實驗


9.4.1數據介紹


9.4.2評估指標


9.4.3數據預處理


9.4.4模型構建


9.4.5數據迭代器


9.4.6模型訓練


9.4.7模型預測


9.5小結


第10章文本生成(26min)


10.1文本生成的發展現狀


10.1.1文本生成模板


10.1.2變分自編碼器


10.1.3序列到序列技術


10.2基于預訓練模型的文本生成模型


10.3文本生成任務實踐


10.3.1數據介紹


10.3.2評估指標


10.3.3模型構建


10.3.4數據迭代器


10.3.5模型訓練


10.3.6模型預測


10.4小結


第11章損失函數與模型瘦身


11.1損失函數


11.2常用的損失函數


11.2.1回歸


11.2.2分類


11.3損失函數的進階


11.3.1樣本不均衡


11.3.2Focal Loss


11.3.3Dice Loss


11.3.4拒識


11.3.5帶噪學習


11.4模型瘦身


11.4.1知識蒸餾


11.4.2模型剪枝


11.5小結


展開全部

自然語言處理——原理、方法與應用 作者簡介

王志立,自然語言處理工程師,曾在國際與國內的學術會議上發表學術論文多篇,先后在騰訊等多家知名企業從事大數據與人工智能算法工作,運營和分享人工智能相關知識,曾獲得多項人工智能比賽國j級獎項。 雷鵬斌,深圳大學碩士,華為AI算法工程師,主要從事chatops、知識圖譜的研究與應用工作,對自然語言處理各項任務的研究與應用具有經驗豐富。2019—2021年在國內知名競賽的文本分類、命名實體識別、機器閱讀理解、智能問答,以及文本生成任務中摘獲大量榮譽。曾參與多項課題研究,在AAAI、中文信息學報等高影響力會議上發表多篇文章。 吳宇凡,騰訊算法應用研究員,長期從事業務安全和金融量化相關算法研究和實踐,已發表國際頂級會議論文多篇,申請專利數篇。

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