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深度學習
自然語言處理技術與應用 版權信息
- ISBN：9787113301026
- 條形碼：9787113301026 ; 978-7-113-30102-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
自然語言處理技術與應用 內容簡介
本書是介紹自然語言處理基礎理論知識和典型應用案例的實戰類書籍。本書在整體知識結構上，由淺入深地闡述了自然語言處理的完整知識體系；在案例應用上，采用目前主流的編程方式及開發工具，詳細介紹了自然語言相關基礎理論、分詞和字典的應用、典型數據預處理方式、經典自然語言處理模型及算法流程、感知機模型、條件隨機場模型、命名實體方法、信息抽取方法、文本聚類方法、文本分類方法、依存語法（句法）分析方法、自然語言處理中深度學習的應用等內容。 本書適合高等職業院校、應用型本科院校作為自然語言處理課程的教學與實訓教材，也可供人工智能從業者作為理論與實踐結合的參考書。
自然語言處理技術與應用 目錄
單元1 緒論
1.1 自然語言和編程語言
1.1.1 自然語言簡介
1.1.2 編程語言簡介
1.1.3 自然語言和編程語言的相通性
1.2 自然語言處理和信息抽取
1.3 自然語言處理和機器學習
1.4 語料庫
1.4.1 通用單語語料庫
1.4.2 漢英雙語平行語料庫
1.4.3 任務專門語料庫
實戰應用一：信貸違約預測
實戰應用二：電子病例解析
單元小結
習題
單元2 分詞和字典
2.1 分詞
2.1.1 中文分詞的原理和難點
2.1.2 基于字典的中文分詞方法
2.1.3 主流的中文分詞工具
2.2 字典樹
2.2.1 字典樹概述
2.2.2 字典樹的作用
2.2.3 字典樹的簡易實現
2.3 切分算法
2.3.1 切分算法概述
2.3.2 切分算法
2.3.3 長匹配算法
2.4 評測指標
2.4.1 機器學習中的準確率
2.4.2 機器學習中的 率、召回率與F-score
2.4.3 NLP中的 率、召回率和F-score
實戰應用：使用HanLP詞典實現中文分詞
單元小結
習題
單元3 數據預處理
3.1 數據清洗
3.2 分詞處理
3.3 特征工程
3.3.1 處理流程
3.3.2 常用的中文文本處理函數
實戰應用一：英文新聞資訊數據清洗
實戰應用二：中文新聞資訊數據清洗
單元小結
習題
單元4 語言模型和算法流程
4.1 隱馬爾可夫鏈和二元語法
4.1.1 隱馬爾可夫鏈背景引入
4.1.2 隱馬爾可夫鏈定義
4.1.3 二元語法
展開全部
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