自然語言及語音處理項目式教程 關志廣 王玲 區映映 9787111774389 【台灣高等教育出版社】

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書名：自然語言及語音處理項目式教程
ISBN：9787111774389
出版社：機械工業
著編譯者：關志廣 王玲 區映映
頁數：226
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1736960
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內容簡介 本書內容涵蓋自然語言處理、語音信號處理這兩項人機交互領域的重要技術，以項目式教學的方式，幫助讀者快速掌握相關知識和提高項目開發的能力。本書共7個項目：項目1重點介紹自然語言處理和語音信號處理技術相關背景、開發環境和項目開發流程的基本知識，對搭建項目開發環境進行項目實戰；項目2～4重點介紹自然語言處理技術中詞法分析、句法分析、文本向量化、文本分類和聚類的基本知識，對中文命名實體識別、基於機器學習的文本分類、基於深度學習的文本情感分析進行項目實戰；項目5～7重點介紹語音信號處理技術中數字音頻預處理、特徵提取、語音識別和語音合成的基本知識，對語音數據特徵提取、語音和環境音識別、語音合成進行項目實戰。在每個項目中，讀者可以通過實例模塊鞏固理論知識，並在項目實戰模塊中提升綜合應用能力。 本書可以作為高等職業院校人工智能相關專業課程的教材，也可作為職業技能等級證書的教學和培訓用書，還可作為自然語言處理開發人員的參考用書。

目錄 項目1 搭建自然語言及語音信號處理開發環境
1 1 項目導入
1 2 知識鏈接
1 2 1 自然語言處理技術
1 2 2 語音信號處理技術
1 3 項目實戰
1 3 1 部署Python開發環境
1 3 2 安裝PyTorch框架
1 3 3 安裝PaddlePaddle框架
1 3 4 驗證開發環境
1 4 項目小結
1 5 知識拓展
1 6 習題
項目2 進行中文命名實體識別
2 1 項目導入
2 2 知識鏈接
2 2 1 語料庫
2 2 2 中文分詞
2 2 3 詞性標註
2 2 4 關鍵詞提取
2 2 5 命名實體識別
2 3 項目實戰
2 3 1 定義CorpusProcess類
2 3 2 定義CRF_NER類
2 3 3 模型訓練與評估
2 3 4 模型預測
2 4 項目小結
2 5 知識拓展
2 6 習題
項目3 實現機器學習的新聞內容分類
3 1 項目導入
3 2 知識鏈接
3 2 1 句法分析
3 2 2 文本向量化
3 2 3 文本分類與聚類
3 3 項目實戰
3 3 1 準備數據集
3 3 2 模型訓練
3 3 3 模型評估
3 3 4 模型預測
3 4 項目小結
3 5 知識拓展
3 6 習題
項目4 實現深度學習的酒店評價情感分析
4 1 項目導入
4 2 知識鏈接
4 2 1 深度學習簡介
4 2 2 卷積神經網絡
4 2 3 循環神經網絡
4 2 4 Transformer模型
4 2 5 深度學習框架
4 3 項目實戰
4 3 1 讀取語料數據集
4 3 2 語料預處理和特徵提取
4 3 3 模型定義
4 3 4 模型訓練
4 3 5 模型評估
4 3 6 模型測試
4 4 項目小結
4 5 知識拓展
4 6 習題
項目5 提取語音數據的MFCC特徵
5 1 項目導入
5 2 知識鏈接
5 2 1 語音的物理基礎
5 2 2 語音信號的表徵
5 2 3 語音信號的數字化
5 2 4 語音信號的預處理
5 2 5 語音信號的時域分析
5 2 6 語音信號的頻域分析
5 2 7 語音信號的倒譜分析
5 3 項目實戰
5 3 1 語音文件讀取
5 3 2 語音信號預處理
5 3 3 MFCC特徵提取
5 4 項目小結
5 5 知識拓展
5 6 習題
項目6 實現單句語音和複雜環境音識別
6 1 項目導入
6 2 知識鏈接
6 2 1 語音識別簡介
6 2 2 環境音識別簡介
6 2 3 語音和環境音識別算法
6 3 項目實戰
6 3 1 單句語音識別
6 3 2 複雜環境音識別
6 4 項目小結
6 5 知識拓展
6 6 習題
項目7 實現新聞文本語音播報
7 1 項目導入
7 2 知識鏈接
7 2 1 語音合成簡介
7 2 2 語音合成算法
7 3 項目實戰
7 3 1 數據及模型準備
7 3 2 數據預處理
7 3 3 構建聲學模型
7 3 4 聲碼器合成語音
7 3 5 結果評價
7 4 項目小結
7 5 知識拓展
7 6 習題
附錄
附錄A APKU詞性標註集
附錄B CTB詞性標註集
附錄C SDC依存關係標註集
參考文獻

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