自然语言处理基础与大模型(案例与实践)/中国科学院大学研究生教学辅导书系列9787302651550
正版图书，可开发票，请放心购买。
￥ 82.47 8.4折 ￥ 98 全新
库存2件
广东广州
认证卖家担保交易快速发货售后保障
作者宗成庆//赵阳//飞桨教材编写组|责编:孙亚楠
出版社清华大学
ISBN9787302651550
出版时间2024-01
装帧其他
开本其他
定价98元
货号31981661
上书时间2024-11-14
- 店主推荐
- 最新上架
商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
-
目录
第1章 绪论
1.1 自然语言处理方法概述
1.2 本书的内容组织
1.3 本书的实践平台
1.3.1 本地运行
1.3.2 AI Studio星河社区运行
1.3.3 本书使用的API
1.3.4 本书使用的数据集
第2章 神经网络基础
2.1 概述
2.2 神经元与感知机
2.2.1 神经元
2.2.2 感知机
2.2.3 常见的激活函数
2.3 前馈神经网络
2.4 卷积神经网络
2.4.1 卷积
2.4.2 池化
2.4.3 卷积神经网络
2.5 循环神经网络
2.5.1 简单循环神经网络
2.5.2 长短时记忆网络
2.5.3 门控循环单元
2.5.4 循环神经网络拓展知识
第3章 分布式表示
3.1 词的分布式表示
3.1.1 静态词向量
3.1.2 动态词向量
3.2 短语的分布式表示
3.3 句子的分布式表示
3.3.1 基于循环神经网络的表示方法
3.3.2 基于预训练语言模型的表示方法
第4章 序列生成模型
4.1 基于循环神经网络的Seq2Seq模型
4.1.1 基于RNN的Seq2Seq模型原理
4.1.2 解码策略
4.2 融合注意力机制的Seq2Seq模型
4.3 基于Transformer的Seq2Seq模型
4.3.1 自注意力模型
4.3.2 Transformer的网络结构
4.3.3 Transformer编码器
4.3.4 Transformer解码器
4.3.5 知识延伸:基于Transformer结构的模型
第5章 基础语言模型
5.1 统计语言模型
5.1.1 模型定义
5.1.2 数据平滑方法
5.1.3 语言模型评价
5.2 神经网络语言模型
5.2.1 前馈神经网络语言模型
内容摘要
本书在简要介绍自然语言处理代表性模型和方法的基础上，通过具体案例详细展现了相关模型和算法的实现过程，并给出了可执行的程序代码、数据集和运行结果。全书内容既有经典的统
计语言模型，也有神经网络基础模型和大语言模型前沿技术。应用案例从情感分析、信息抽取、自动摘要和文本语义匹配，到阅读理解、
意图理解、文本生成和机器翻译，全方位地展示自然语言处理从理论到实践的全貌。书中提供的所有代码都已通过调试，并以JupyterNotebook形式托管在百度AIStudio星河社区上。读者按照书中的说明就可以直接使用AIStudio提供的免费计算资源在线编译运行书中的程序代码，为读者实践练习提供了极大的便利。
本书可作为高等院校相关专业高年级本科生和研究生学习自然语言处理课程的教学辅导书，也可供对自然语言处理技术感兴趣的初学者或者从事相关技术研发的工程技术人员参考。
— 没有更多了 —
以下为对购买帮助不大的评价