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深度學習
自然語言處理應用與實戰 版權信息
- ISBN：9787121450174
- 條形碼：9787121450174 ; 978-7-121-45017-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
自然語言處理應用與實戰 本書特色
創新性的人工智能學習體系，讓學習更加高效；實操實練+配書贈送一流講師講解的豐富視頻課程(300分鐘+)，讓你更快掌握職業技能市面上講解人工智能的書比較多，但要么是偏重理論的講解，要么是非常深澀的代碼，對于計算機基礎較差的學員來說，學習成本很高或者學了無益，付出了大量時間，但達不到崗位要求。“人工智能應用與實踐系列”圖書開創性地使用了新的教學方法，通過大量由淺入深、環環相扣的實踐案例，能夠幫助學員迅速理解人工智能的應用，快速掌握工作技能。此外本書還配有超值的300分鐘以上的視頻課程，幫助基礎稍弱或者0基礎的學員迅速提升。
自然語言處理應用與實戰 內容簡介
本書系統介紹了自然語言處理及深度學習，并結合實際應用場景和綜合案例，深入淺出地講解自然語言處理領域的相關知識。 全書共 15 章，分為 4 個部分。第 1 部分是自然語言處理基礎，首先介紹自然語言處理的相關概念和基本技能，然后介紹詞向量技術和實現方法，*后介紹關鍵詞提取技術。第 2 部分是自然語言處理核心技術，分別介紹樸素貝葉斯算法、N-gram 語言模型、PyTorch 深度學習框架、FastText 模型文本分類和基于深度學習的文本分類。第 3 部分是序列標注，介紹序列標注的具體應用，如 HMM 詞性標注和 HMM 命名實體識別等常見的自然語言處理應用場景。第 4 部分是預訓練模型，它在很大程度上促進了自然語言處理的發展，這部分內容關注預訓練模型的具體應用，如 ALBERT 的命名實體識別、Transformer 的文本分類、BERT的文本相似度計算、ERNIE 的情感分析等。 本書適合對人工智能、機器學習、深度學習和自然語言處理感興趣的讀者閱讀，也可以作為應用型本科院校和高等職業院校人工智能相關專業的教材。
自然語言處理應用與實戰 目錄
目 錄
第 1 部分 自然語言處理基礎
第 1 章 緒論 2
1.1 自然語言處理綜述 3
1.1.1 自然語言處理的基本概念 3
1.1.2 自然語言處理的發展歷程 4
1.1.3 自然語言處理的研究內容 5
1.1.4 自然語言處理的挑戰與發展趨勢 7
1.2 文本處理技能 9
1.2.1 字符串處理 9
1.2.2 中文分詞及案例實現 11
1.3 文本數據處理 13
1.3.1 文本操作基礎 13
1.3.2 案例實現――文本數據統計 15
1.3.3 案例實現――詞云生成 17
本章總結 19
作業與練習 19
第 2 章 詞向量技術 21
2.1 詞向量概述 22
2.1.1 詞向量基礎 22
2.1.2 詞向量表示的問題 22
2.2 詞向量離散表示 23
2.2.1 獨熱編碼 23
2.2.2 詞袋模型 24
2.2.3 詞頻-逆文本頻率 25
2.2.4 案例實現――文本離散表示 25
2.3 詞向量分布表示 29
2.3.1 神經網絡語言模型 29
2.3.2 Word2vec 模型 31
2.3.3 案例實現――中文詞向量訓練 33
本章總結 39
作業與練習 39
第 3 章 關鍵詞提取 41
3.1 關鍵詞提取概述 42
3.1.1 關鍵詞提取基礎 42
3.1.2 基于 TF-IDF 的關鍵詞提取 42
3.1.3 基于 TextRank 的關鍵詞提取 43
3.1.4 基于 Word2vec 詞聚類的關鍵詞提取 43
3.2 關鍵詞提取的實現 44
3.2.1 案例介紹 44
3.2.2 案例實現――關鍵詞提取綜合案例 45
本章總結 57
作業與練習 57
第 2 部分 自然語言處理核心技術
第 4 章 樸素貝葉斯中文分類 60 4.1 樸素貝葉斯分類算法概述 60
4.1.1 概率基礎 60
4.1.2 樸素貝葉斯分類器 62
4.2 機器學習庫 sklearn 64
4.2.1 sklearn 獲取數據 64
4.2.2 sklearn 數據預處理 64
4.2.3 sklearn 構建模型 65
4.3 案例實現――樸素貝葉斯中文分類 65
本章總結 71
作業與練習 72
第 5 章 N-gram 語言模型 73
5.1 N-gram 概述 73
5.1.1 N-gram 語言模型簡介 73
5.1.2 N-gram 概率計算
……
展開全部
自然語言處理應用與實戰 作者簡介
達內時代科技集團有限公司是國內知名的互聯網-IT教育培訓單位，是一站式互聯網人才基地，專注IT職業教育人才服務多年，擁有300多家培訓中心，幫助學員實現一地學習全國就業。達內時代科技集團有限公司的法人代表是韓少云老師。
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