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[新华书店] 自然语言处理双锴 9787563563852 北京邮电大学出版社双锴北京邮电大学出版社9787563563852

28.8 八五品

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江西南昌

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作者双锴

出版社北京邮电大学出版社

ISBN9787563563852

出版时间2021-08

装帧平装

货号9787563563852

上书时间2024-12-20

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商品详情

品相描述：八五品

商品描述: 第1章绪论1

本章思维导图1

1.1自然语言处理发展2

1.1.1什么是自然语言处理?2

1.1.2自然语言处理的发展历史2

1.2自然语言处理的难点5

1.3自然语言处理的发展阶段和流派5

1.3.1理性主义方法阶段和基于规则的专家系统5

1.3.2经验主义方法阶段和基于统计的学习方法6

1.4自然语言处理的应用7

1.4.1文本方面7

1.4.2语音方面9

1.5利用深度学习进行自然语言处理10

1.5.1NLP中的深度学习10

1.5.2NLP中深度学习的局限性11

1.6全书内容安排12

本章参考文献12

第2章自然语言处理基础14

本章思维导图14

2.1语料库与语言知识库15

2.1.1语料库15

2.1.2语言知识库17

2.2文本预处理18

2.2.1数据清洗18

2.2.2分词处理19

2.2.3特征过滤21

2.3文本向量化表示23

2.3.1独热表示23

2.3.2词袋表示24

2.3.3词频逆文档频率24

2.3.4Word2Vec模型25

2.4自然语言处理开源工具库29

2.4.1自然语言处理工具包29

2.4.2斯坦福核心自然语言处理30

2.4.3自然语言处理工具包30

2.4.4复旦自然语言处理30

2.4.5汉语语言处理包30

本章小结31

思考题31

本章参考文献32

第3章神经网络和深度学习33

本章思维导图33

3.1前馈神经网络34

3.1.1基本前馈神经网络35

3.1.2卷积神经网络35

3.1.3注意力网络37

3.2基本循环神经网络39

3.2.1循环神经网络的提出背景39

3.2.2基本循环神经网络结构40

3.2.3循环神经网络的训练41

3.2.4基本循环神经网络存在的问题42

3.3循环神经网络的扩展结构42

3.3.1双向循环神经网络42

3.3.2深度循环神经网络43

3.3.3长短时记忆网络44

3.3.4门控循环单元47

3.3.5循环神经网络的应用48

3.4深度学习概览48

3.4.1激活函数48

3.4.2监督学习和数据集50

3.4.3损失函数51

3.4.4梯度下降和反向传播算法51

3.4.5正则化53

本章小结53

思考题54

本章参考文献54

第4章语言模型55

本章思维导图55

4.1语言模型任务定义56

4.2从统计语言模型到神经网络语言模型56

4.2.1统计语言模型56

4.2.2神经网络语言模型57

4.3语言模型的评价指标59

4.4预训练语言模型60

4.4.1什么是预训练语言模型60

4.4.2ELMo模型61

4.4.3BERT模型63

4.5语言模型的前沿技术与发展趋势67

本章小结69

思考题69

本章参考文献69

第5章分类任务71

第6章信息抽取91

第7章知识图谱114

第8章机器翻译146

……