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自然语言处理之BERT模型算法、架构和案例实战 版权信息
- ISBN：9787113286255
- 条形码：9787113286255 ; 978-7-113-28625-5
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
自然语言处理之BERT模型算法、架构和案例实战 本书特色
1. 本书行文逻辑清晰，通俗易懂 ????深度学习算法包含很多繁杂的公式，为了便于读者理解本书内容，提高学习效率，本书重点不是推导理论，而是用通俗浅显的语言把道理阐明，帮助读者建立直觉。用通俗的语言对复杂模型进行解读，为读者在这个领域的进一步深入研究抛砖引玉。 2. 本书每一章节均附有课后习题，以便适时检验读者的学习效果，提高学习效率 ????为了便于读者理解本书内容，提高学习效率，专门在每一章后面附了练习题，读者在读完本章节内容之后，做一下课后练习题，以检验学习效果。这些课后习题答案和本书涉及的源代码一起收录于附赠资源中。 3. 行文和结构连贯 ????采取读者**视角的模式来组织行文逻辑和实现方案，使得行文和结构更连贯，便于理解。 4. 实际案例解析，注重实战演练 ????以通俗易懂的文字，解释了自然语言处理技术的基本原理，对常见算法架构进行介绍， 对本书的主要内容BERT 模型进行详细的讲解，分别从不同的难度等级展示了两个实战案例， 将理论和实践有机地结合在一起。 5. 编程思想及经验分享，提升你的编程能力 ????在案例讲解中，融入了编程思想及经验的分享。“不只是学习技术，重要的是在思想上能有所提升”，希望让你在学习技术的同时，潜移默化中，能够加深对一些编程思想的认识。
自然语言处理之BERT模型算法、架构和案例实战 内容简介
本书先从自然语言处理的概念入手，阐述文本的表示技术等信息处理技术；在介绍了常用的自然语言处理模型之后，聚焦于BERT模型，对BERT 模型的核心场景问题进行分析，对BERT 的原理、架构和实现做了详细的解读。在此基础上分别从初、中、高三个不同的层面展示了三个实战案例，给出了具体的代码实现，详实的实战案例使读者能够充分理解BERT 模型，能够利用BERT 模型解决自然语言处理中的实际问题。*后，对自然语言处理和深度学习技术的发展趋势做了展望，对读者进一步深入研究自然语言处理技术提出了有益的建议。
自然语言处理之BERT模型算法、架构和案例实战 目录
**篇 自然语言处理基础
第1章 自然语言处理
1．1 自然语言处理的起源
1．2 自然语言处理的发展
1．3 自然语言处理的应用领域
1．3．1 机器翻译
1．3．2 智能问答
1．3．3 文本信息检索和提取
1．3．4 情感分析
1．4 自然语言处理领域的难点问题
1．4．1 单词的边界界定
1．4．2 词义的消歧
1．4．3 句法的模糊性
本章小结
思考题
第2章 自然语言处理的预备知识
2．1 数学知识
2．1．1 线性代数
2．1．2 微积分
2．1．3 概率论
2．2 计算机信息处理基础知识
2．2．1 字符的编码和表示
2．2．2 语言和算法
2．2．3 框架模型简介
2．3 基础任务工具包
2．3．1 基础任务工具包简介
2．3．2 Python环境的搭建
2．3．3 10个Python字符串处理技巧
2．4 Python中常用到的自然语言处理库
2．4．1 NITK
2．4．2 TextBlob
2．4．3 Spacy
2．4．4 Gensim
2．4．5 StanfordCoreNLP
2．5 NLP的深度学习框架
2．5．1 深度学习概述
2．5．2 NLP的深度学习：ANN、RNN和LSTM
2．5．3 利用PyTorch实现情感文本分类
本章小结
思考题
第3章 文本的表示技术
……
第二篇 自然语言处理中的深度学习算法
第三篇 实战案例
第四篇 结语和展望
展开全部
自然语言处理之BERT模型算法、架构和案例实战 作者简介
陈之炎曾供职于长城电脑和大唐微电子等知名企业；参与过智能化翻译教学系统等大型项目的研发工作；长期担任清华数据派和大数据文摘等公众号的特约供稿者，发表过近20万字的有关人工智能和大数据的译作，作品被CSDN 、知乎等多个专业知识共享平台所转载。
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