內容簡介:“這是NLP與深度學習入門的好書。作者Delip與Brian清楚的說明NLP概念並以程式碼示範如何解決NLP實務工作”
-Liling Tang
Rakuten研究員
自然語言處理(Natural Language Processing，NLP)提供解決人工智慧問題的機會，造就出Amazon Alexa與Google Translate等產品。如果你正在開發或學習NLP與深度學習，這本書能告訴你如何以PyTorch這個Python深度學習函式庫應用這些方法。
作者Delip Rao與Brian McMahan提供扎實的NLP與深度學習演算法，還示範如何以PyTorch建立處理大量文字問題的應用程式。每一章均包含多個程式範例與圖示。
‧探索計算圖與監督式學習的典範
‧掌握PyTorch張量操作函式庫的基礎
‧認識傳統NLP概念與方法
‧學習建構神經網路的基本概念
‧檢視多層感知器等前饋神經網絡
‧使用詞嵌入表示字、句、文件及其他特徵
‧認識如何設計遞歸神經網路的資料序列
‧探索序列預測與產生序列對序列模型
‧學習NLP系統的設計模式
目錄
章節說明:前言
第1章 介紹
第2章 傳統 NLP 簡介
第3章 神經網路的基本元件
第4章 自然語言處理的前饋網路
第5章 詞崁入與型別
第6章 自然語言處理序列模型
第7章 自然語言處理的中間序列模型
第8章 自然語言處理的進階序列模型
第9章 經典、前沿、下一步
索引
章節說明:前言
第1章 介紹
第2章 傳統 NLP 簡介
第3章 神經網路的基本元件
第4章 自然語言處理的前饋網路
第5章 詞崁入與型別
第6章 自然語言處理序列模型
第7章 自然語言處理的中間序列模型
第8章 自然語言處理的進階序列模型
第9章 經典、前沿、下一步
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