動手學自然語言處理 屠可偉 王新宇 曲彥儒 俞勇 9787115636461 【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：202405*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：動手學自然語言處理 ISBN：9787115636461 出版社：人民郵電 著編譯者：屠可偉 王新宇 曲彥儒 俞勇 叢書名：新一代人工智能實戰型人才培養系列教程 頁數：238 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1629651 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書介紹自然語言處理的原理和方法及其代碼實現，是一本著眼于自然語言處理教學實踐的圖書。 本書分為3個部分。第一部分介紹基礎技術，包括文本規範化、文本表示、文本分類、文本聚類。第二部分介紹自然語言的序列建模，包括語言模型、序列到序列模型、預訓練語言模型、序列標註。第三部分介紹自然語言的結構建模，包括成分句法分析、依存句法分析、語義分析、篇章分析。本書將自然語言處理的理論與實踐相結合，提供所介紹方法的代碼示例，能夠幫助讀者掌握理論知識並進行動手實踐。 本書適合作為高校自然語言處理課程的教材，也可作為相關行業的研究人員和開發人員的參考資料。作者簡介 屠可偉 上海科技大學信息科學與技術學院長聘副教授、研究員、博士生導師。研究方向包括自然語言處理、機器學習等，主要研究將符號、統計和神經方法相結合用於語言結構的表示、學習與利用。發表論文100餘篇，主要發表在ACL、EMNLP、AAAI等人工智慧領域頂級會議。擔任多個頂級會議程序委員會委員和領域主席。曾獲ACL 2023傑出論文獎，以及SemEval 2022和 SemEval 2023最佳系統論文獎。目錄 第1章 初探自然語言處理1 1 自然語言處理是什麼 1 2 自然語言處理的應用 1 3 自然語言處理的難點 1 4 自然語言處理的方法論 1 5 小結 第一部分 基礎 第2章 文本規範化 2 1 分詞 2 1 1 基於空格與標點符號的分詞 2 1 2 基於正則表達式的分詞 2 1 3 詞間不含空格的語言的分詞 2 1 4 基於子詞的分詞 2 2 詞規範化 2 2 1 大小寫摺疊 2 2 2 詞目還原 2 2 3 詞幹還原 2 3 分句 2 4 小結 第3章 文本表示 3 1 詞的表示 3 2 稀疏向量表示 3 3 稠密向量表示 3 3 1 word2vec 3 3 2 上下文相關詞嵌入 3 4 文檔表示 3 4 1 詞-文檔共現矩陣 3 4 2 TF-IDF加權 3 4 3 文檔的稠密向量表示 3 5 小結 第4章 文本分類 4 1 基於規則的文本分類 4 2 基於機器學習的文本分類 4 2 1 樸素貝葉斯 4 2 2 邏輯斯諦回歸 4 3 分類結果評價 4 4 小結 第5章 文本聚類 5 1 k均值聚類演算法 5 2 基於高斯混合模型的最大期望值演算法 5 2 1 高斯混合模型 5 2 2 最大期望值演算法 5 3 無監督樸素貝葉斯模型 5 4 主題模型 5 5 小結 第二部分 序列 第6章 語言模型 6 1 概述 6 2 n元語法模型 6 3 循環神經網路 6 3 1 循環神經網路 6 3 2 長短期記憶 6 3 3 多層雙向循環神經網路 6 4 注意力機制多頭注意力 6 5 Transformer模型 6 6 小結 第7章 序列到序列模型 7 1 基於神經網路的序列到序列模型 7 1 1 循環神經網路 7 1 2 注意力機制 7 1 3 Transformer 7 2 學習 7 3 解碼 7 3 1 貪心解碼 7 3 2 束搜索解碼 7 3 3 其他解碼問題與解決技巧 7 4 指針網路 7 5 序列到序列任務的延伸 7 6 小結 第8章 預訓練語言模型 8 1 ELMo：基於語言模型的上下文相關詞嵌入 8 2 BERT：基於Transformer的雙向編碼器表示 8 2 1 掩碼語言模型 8 2 2 BERT模型 8 2 3 預訓練 8 2 4 微調與提示 8 2 5 BERT代碼演示 8 2 6 BERT模型擴展 8 3 GPT：基於Transformer的生成式預訓練語言模型 8 3 1 GPT模型的歷史 8 3 2 GPT-2訓練演示 8 3 3 GPT的使用 8 4 基於編碼器-解碼器的預訓練語言模型 8 5 基於HuggingFace的預訓練語言模型使用 8 5 1 文本分類 8 5 2 文本生成 8 5 3 問答 8 5 4 文本摘要 8 6 小結 第9章 序列標註 9 1 序列標註任務 9 1 1 詞性標註 9 1 2 中文分詞 9 1 3 命名實體識別 9 1 4 語義角色標註 9 2 隱馬爾可夫模型 9 2 1 模型 9 2 2 解碼 9 2 3 輸入序列的邊際概率 9 2 4 單個標籤的邊際概率 9 2 5 監督學習 9 2 6 無監督學習 9 2 7 部分代碼實現 9 3 條件隨機場 9 3 1 模型 9 3 2 解碼 9 3 3 監督學習 9 3 4 無監督學習 9 3 5 部分代碼實現 9 4 神經序列標註模型 9 4 1 神經softmax 9 4 2 神經條件隨機場 9 4 3 代碼實現 9 5 小結 第三部分 結構 第10章 成分句法分析 10 1 成分結構 10 2 成分句法分析概述 10 2 1 歧義性與打分 10 2 2 解碼 10 2 3 學習 10 2 4 評價指標 10 3 基於跨度的成分句法分析 10 3 1 打分 10 3 2 解碼 10 3 3 學習 10 4 基於轉移的成分句法分析 10 4 1 狀態與轉移 10 4 2 轉移的打分 10 4 3 解碼 10 4 4 學習 10 5 基於上下文無關文法的成分句法分析 10 5 1 上下文無關文法 10 5 2 解碼和學習 10 6 小結 第11章 依存句法分析 11 1 依存結構 11 1 1 投射性 11 1 2 與成分結構的關係 11 2 依存句法分析概述 11 2 1 打分、解碼和學習 11 2 2 評價指標 11 3 基於圖的依存句法分析 11 3 1 打分 11 3 2 解碼 11 3 3 Eisner演算法 11 3 4 MST演算法 11 3 5 高階方法 11 3 6 監督學習 11 4 基於轉移的依存句法分析 11 4 1 狀態與轉移 11 4 2 打分、解碼與學習 11 5 小結 第12章 語義分析 12 1 顯式和隱式的語義表示 12 2 詞義表示 12 2 1 WordNet 12 2 2 詞義消歧 12 3 語義表示 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。 |
