自然語言處理技術與應用 許桂秋 柳貴東 朵雲峰 9787115612632 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：人民郵電
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202312*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：自然語言處理技術與應用 ISBN：9787115612632 出版社：人民郵電 著編譯者：許桂秋 柳貴東 朵雲峰 叢書名：人工智能技術與應用叢書 頁數：200 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1597281 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書基於Python編程語言，以實戰為導向，主要介紹中文自然語言處理的各種理論、方法及應用案例，幫助讀者快速熟悉理論知識，理解相關技術原理，為讀者選擇自然語言處理相關的研究方向或從業領域提供參考。全書共分為三個部分：第一部分（第1∼3章）是「基礎篇」，側重介紹自然語言處理的基礎知識，並在相應的知識板塊中設置實驗案例；第二部分（第4∼12章）是「技術篇」，主要講解自然語言處理核心技術的原理及實現方法，以及文本分類、特徵提取、RNN等技術在自然語言處理中的應用；第三部分（第13章）是「應用篇」，主要介紹自然語言處理比較典型的應用場景。 本書適合作為人工智慧相關課程的教材，也可作為人工智慧的普及讀物供廣大讀者自學或參考。目錄 第1章 自然語言處理初探1 1 什麼是自然語言處理 1 1 1 自然語言處理的概念 1 1 2 自然語言處理的研究任務 1 2 自然語言處理的發展歷程 1 3 自然語言處理相關知識的構成 1 3 1 基礎術語 1 3 2 知識結構 1 4 探討自然語言處理的層面 1 5 自然語言處理與人工智慧 1 5 1 智慧醫療 1 5 3 智慧金融 1 6 本章小結 第2章 使用Python進行自然語言基礎處理 2 1 正則表達式在自然語言處理中的基本應用 2 1 1 匹配字元串 2 1 2 使用轉義符 2 1 3 抽取文本中的數字 2 2 NumPy使用詳解 2 2 1 創建數組 2 2 2 獲取NumPy中數組的維度 2 2 3 獲取本地數據 2 2 4 正確讀取數據 2 2 5 數組索引 2 2 6 數組切片 2 2 7 數組比較 2 2 8 替代值 2 2 9 數據類型轉換 2 2 10 NumPy的統計計算方法 2 3 本章小結 第3章 使用NLTK獲取和構建語料庫 3 1 語料庫基礎 3 2 NLTK 3 2 1 NLTK簡介 3 2 2 安裝NLTK 3 2 3 使用NLTK 3 2 4 在PythonNLTK下使用StanfordNLP 3 3 獲取語料庫 3 3 1 通過語料庫網站獲取語料庫 3 3 2 通過編寫程序獲取語料庫 3 3 3 通過NLTK獲取語料庫 3 4 綜合案例：走進《紅樓夢》 3 4 1 數據採集和預處理 3 4 2 構建本地語料庫 3 4 3 語料操作 3 5 本章小結 第4章 jieba中文分詞 4 1 中文分詞簡介 4 2 規則分詞 4 2 1 正向最大匹配法 4 2 2 逆向最大匹配法 4 2 3 雙向最大匹配法 4 3 統計分詞 4 3 1 統計語言模型 4 3 2 HMM 4 3 3 其他統計分詞演算法 4 4 混合分詞 4 5 Jieba高頻詞提取 4 5 1 jieba的3種分詞模式 4 5 2 實戰之高頻詞提取 4 6 本章小結 第5章 jieba詞性標註 5 1 詞性標註簡介 5 2 詞性標註規範 5 3 jieba分詞中的詞性標註 5 4 本章小結 第6章 命名實體識別之日期識別和地名識別 6 1 命名實體識別簡介 6 2 基於CRF的命名實體識別 6 3 命名實體識別之日期識別 6 4 命名實體識別之地名識別 6 4 1 安裝CRF++ 6 4 2 確定標籤體系 6 4 3 語料數據處理 6 4 4 特徵模板設計 6 4 5 模型訓練和測試 6 4 6 模型使用 6 5 本章小結 第7章 提取文本關鍵詞 7 1 關鍵詞提取演算法 7 2 TF-IDF演算法 7 3 TextRank演算法 7 4 LSALSILDA演算法 7 4 1 LSALSI演算法 7 4 2 LDA演算法 7 5 提取文本關鍵詞 7 6 本章小結 第8章 詞向量演算法 8 1 word2vec詞向量演算法 8 1 1 神經網路語言模型 8 1 2 C&W模型 8 1 3 CBOW模型和Skip-gram模型 8 2 doc2vecstr2vec文本向量化演算法 8 3 將網頁文本向量化 8 3 1 詞向量的訓練 8 3 2 段落向量的訓練 8 3 3 利用word2vec詞向量演算法和doc2vec文本向量化演算法計算網頁相似度 8 4 本章小結 第9章 句法分析 9 1 句法分析概述 9 1 1 句法分析的基本概念 9 1 2 句法分析的基本方法 9 2 句法分析的數據集與評測方法 9 2 1 句法分析的數據集 9 2 2 句法分析的評測方法 9 3 句法分析的常用方法 9 3 1 基於PCFG的句法分析 9 3 2 基於最大間隔馬爾可夫網路的句法分析 9 3 3 基於CRF的句法分析 9 3 4 基於移進-歸約的句法分析 9 4 使用StandfordParser的PCFG進行句法分析 9 4 1 StanfordParser 9 4 2 基於PCFG的中文句法分析實戰 9 5 本章小結 第10章 情感分析 10 1 情感分析的應用 10 2 情感分析的基本方法 10 2 1 詞法分析 10 2 2 機器學習 10 2 3 混合分析 10 3 電影評論情感分析 10 3 1 模型選擇 10 3 2 載入數據 10 3 3 輔助函數 10 3 4 模型設置 10 3 5 調參配置 10 3 6 訓練過程 10 4 本章小結 第11章 機器學習在自然語言處理的應用 11 1 幾種常用的機器學習方法 11 1 1 文本分類 11 1 2 特徵提取 11 1 3 標註 11 1 4 搜索與排序 11 1 5 推薦系統 11 1 6 序列學習 11 2 無監督學習的文本聚類 11 3 文本分類實戰-中文垃圾郵件分類 11 4 文本聚類實戰——用K均值聚類對豆瓣讀書數據聚類 11 5 本章小結 第12章 深度學習在自然語言中的應用 12 1 RNN簡介 12 1 1 簡單RNN 12 1 2 LSTM 12 1 3 Attention機制 12 2 Seq2Seq問答機器人 12 2 1 Seq2Seq模型 12 2 2 實戰Seq2Seq聊天機器人 12 3 本章小結 第13章 自然語言處理典型的應用場景 13 1 機器翻譯與寫作 13 1 1 機器翻譯 13 1 2 機器寫作 13 2 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
