• 自然语言处理技术入门与实战

自然语言处理技术入门与实战

9 1.5折 59 九五品

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作者兰红云 著

出版社电子工业出版社

出版时间2017-11

版次1

装帧平装

货号U2-5

上书时间2020-08-11

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品相描述:九五品
图书标准信息
  • 作者 兰红云 著
  • 出版社 电子工业出版社
  • 出版时间 2017-11
  • 版次 1
  • ISBN 9787121327636
  • 定价 59.00元
  • 装帧 平装
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 200页
【内容简介】

  《自然语言处理技术入门与实战》主要从语义模型详解、自然语言处理系统基础算法和系统案例实战三个方面,介绍了自然语言处理中相关的一些技术。对于每一个算法又分别从应用原理、数学原理、代码实现,以及对当前方法的思考四个方面进行讲解。
  《自然语言处理技术入门与实战》面向的读者为有志于从事自然语言处理相关工作的在校学生、企事业单位工作人员等人群。本书的结构是由浅入深地进行相关内容的介绍,以满足不同层次读者的学习需求。

【作者简介】

  兰红云,湖北襄阳人。曾任职于猎豹移动,现为阿里影业数据挖掘专家,拥有多年的算法和数据挖掘的工作经验,申请过多项算法专利。研究方向包括自然语言处理和机器学习。

【目录】
第1篇语义模型详解

第1章关键词抽取模型 3

1.1  TF-IDF算法实现关键词抽取         4

1.2  TextRank算法实现关键词抽取    11

1.3  基于语义的统计语言模型实现关键词抽取        16

第2章短语抽取模型     22

2.1  基于互信息和左右信息熵实现短语抽取   23

2.2  TextRank算法实现短语抽取        28

2.3  LDA算法实现短语抽取         31

第3章自动摘要抽取模型     38

3.1  决策树算法实现自动摘要   39

3.2  基于逻辑回归算法实现自动摘要        44

3.3  贝叶斯算法实现自动摘要   50

第4章深度学习——计算任意词距离模型 55

4.1  FP-Growth算法实现词距离计算 56

4.2  N-Gram算法实现词距离计算      61

4.3  BP算法实现词距离计算       65

第5章拼音汉字混合识别模型     70

5.1  贝叶斯模型实现拼音汉字混合识别   71

5.2  HMM模型实现拼音汉字混合识别     75

5.3  RNN神经网络模型实现拼音汉字混合识别        80

第6章文本自动生成模型     87

6.1  基于关键词的文本自动生成模型        88

6.2  RNN模型实现文本自动生成        93

第2篇自然语言处理系统基础算法

第7章Dijkstra算法       101

7.1  算法应用原理介绍        102

7.2  算法数学原理介绍        102

7.3  算法源码说明        106

7.4  算法应用扩展        107

第8章AC-DoubleArrayTrie算法   108

8.1  算法应用原理介绍        109

8.2  算法数学原理介绍        111

8.3  算法应用扩展        116

第9章最大熵算法 117

9.1  算法应用原理介绍        118

9.2  算法数学原理介绍        119

9.3  算法源码说明        124

9.4  算法应用扩展        125

第10章CRF算法   126

10.1  算法应用原理介绍      127

10.2  算法数学原理介绍      130

10.3  算法源码说明      135

10.4  算法应用扩展      136

第11章马尔可夫逻辑网算法       137

11.1  算法应用原理介绍      138

11.2  算法数学原理介绍      142

11.3  算法源码说明      144

11.4  算法应用扩展      145

第12章DIPRE算法        147

12.1  算法应用原理介绍      148

12.2  算法数学原理介绍      151

12.3  算法源码说明      152

12.4  算法应用扩展      153

第13章LSTM算法         155

13.1  算法应用原理介绍      156

13.2  算法数学原理介绍      158

13.3  算法源码说明      163

13.4  算法应用扩展      165

第14章TransE算法       166

14.1  算法应用原理介绍      167

14.2  算法数学原理介绍      170

14.3  算法源码说明      172

14.4  算法应用扩展      174

第3篇系统案例实战

第15章搭建舆情分析与挖掘的系统   177

15.1  系统功能设计简述      178

15.2  系统模块实现详解      181

15.3  系统实现源码说明      186

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