實戰(zhàn)自然語言處理及深度學(xué)習(xí)，涵蓋基礎(chǔ)知識與實際應(yīng)用。
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近年來，基于深度學(xué)習(xí)方法的自然語言處理（NLP）已逐漸成為主流。本書共8章，主要介紹自然語言處理任務(wù)中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，包含深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)的軟件框架、語言模型與詞向量、序列模型與梯度消失/爆炸、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在NLP領(lǐng)域的應(yīng)用、Seq2Seq模型與Attention機制、大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型、預(yù)訓(xùn)練語言模型BERT，還給出了自然語言處理技術(shù)的高級應(yīng)用和開發(fā)實例，并收錄了基于PyTorch深度學(xué)
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本書基于Python編程語言，以實戰(zhàn)為導(dǎo)向，主要介紹中文自然語言處理的各種理論、方法及應(yīng)用案例，幫助讀者快速熟悉理論知識，理解相關(guān)技術(shù)原理，為讀者選擇自然語言處理相關(guān)的研究方向或從業(yè)領(lǐng)域提供參考。全書共分為三個部分：第一部分（第1～3章）是“基礎(chǔ)篇”，側(cè)重介紹自然語言處理的基礎(chǔ)知識，并在相應(yīng)的知識板塊中設(shè)置實驗案例；第二部分（第4～12章）是“技術(shù)篇”，主要講解自然語言處理核心技術(shù)的原理及實現(xiàn)方法
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本書介紹了自然語言處理的原理與Java編程語言的技術(shù)實現(xiàn)，主要包括多種語言的文本處理、分布式算法與代碼實現(xiàn)、自然語言處理相關(guān)系統(tǒng)構(gòu)建等內(nèi)容。
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