基於深度學習和模型驅動的自然語言處理 劉陳 9787302688310 【台灣高等教育出版社】

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書名：基於深度學習和模型驅動的自然語言處理
ISBN：9787302688310
出版社：清華大學
著編譯者：劉陳
頁數：364
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1741476
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內容簡介

本書循序漸進、深入講解了使用Python語言實現自然語言處理（NLP）的核心知識，內容涵蓋了數據處理、算法、大模型等。書中通過具體實例的實現過程，演練了各個知識點的使用方法和流程。全書共9章，分別講解了人工智能與自然語言處理基礎、特徵提取、文本分類與情感分析算法、語義分析與理解算法、機器翻譯算法、命名實體識別、大模型Transformer、大模型BERT，以及綜合實戰：基於大模型的情感分析系統。 本書適用於已經掌握Python語言基礎語法，並且希望進一步學習數據分析、大模型、機器學習、深度學習和自然語言處理技術的讀者。此外，本書也可作為大專院校相關專業的師生用書，以及培訓機構的教材。

目錄

第1章 人工智能與自然語言處理基礎
1 1 人工智能
1 1 1 人工智能的發展歷程
1 1 2 人工智能的研究領域
1 1 3 人工智能對人們生活的影響
1 2 機器學習和深度學習
1 2 1 機器學習
1 2 2 深度學習
1 2 3 機器學習和深度學習的區別
1 3 自然語言處理
1 3 1 自然語言與人工語言
1 3 2 自然語言處理的定義與範疇
1 4 自然語言處理的應用領域
1 5 自然語言處理的挑戰與機遇
1 5 1 挑戰
1 5 2 機遇
第2章 特徵提取基礎與實踐
2 1 特徵提取基礎
2 1 1 特徵在大模型中的關鍵作用
2 1 2 特徵提取與數據預處理的互補
2 2 常見的特徵類型
2 2 1 數值特徵和類別特徵
2 2 2 高維數據的挑戰
2 3 特徵選擇的好處和方法
2 3 1 使用特徵選擇的必要性
2 3 2 特徵選擇的方法和實踐
2 4 特徵抽取的概念和方法
2 4 1 特徵抽取的概念
2 4 2 主成分分析方法和實踐
2 4 3 獨立成分分析方法和實踐
2 4 4 自動編碼器方法和實踐
2 5 嵌入：改善模型的性能
2 5 1 嵌入的應用場景
2 5 2 基於PyTorch實現特徵提取
2 5 3 基於TensorFlow實現特徵提取
2 5 4 詞嵌入深度學習模型Word2Vec
2 5 5 詞嵌入向量模型GloVe
2 6 文本特徵提取方法：詞袋模型
2 6 1 實現詞袋模型實踐演練
2 6 2 詞袋模型的限制與改進
2 7 文本特徵提取方法：TF-IDF
2 7 1 TF-IDF的概念和計算方式
2 7 2 TF-IDF文本特徵提取演練
2 7 3 TF-IDF與詞袋模型的區別
第3章 文本分類與情感分析
3 1 樸素貝葉斯分類器技術
3 1 1 樸素貝葉斯分類器的原理
3 1 2 樸素貝葉斯分類器的應用演練
3 2 支持向量機技術
3 2 1 支持向量機的原理和應用
3 2 2 線性SVM與非線性SVM的應用演練

第4章 語義分析與理解算法
第5章 機器翻譯算法基礎與實踐
第6章 命名實體識別
第7章 大模型Transformer
第8章 大模型BERT
第9章 綜合實戰：基於大模型的情感分析系統

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