內容簡介:本書提供穩固而札實的實務基礎,讓你有能力解決各種NLP任務。本書涵蓋NLP的各個面向,除了理論基礎之外,更強調實務方面的實作。在解決各種NLP任務時,如果能在實務方面擁有良好的基礎,一定有助於你順利過渡到更高級的理論架構。此外,若能在實務方面有更扎實的理解,也就可以讓你更充分利用特定領域的知識,進而對演算法做出更好的調整。
透過本書,您將可以:
.了解NLP的概念與各種自然語言處理方法
.如何應用TensorFlow來進行NLP
.將大量數據處理成可供深度學習應用程序使用的單詞表示的策略
.如何使用CNN和RNN進行句子分類和語言生成
.如何使用RNN來解決複雜的文本生成任務
.如何應用類神經技術開發自動翻譯系統
.自然語言處理的未來趨勢與發展
目錄
章節說明:前言
Chapter 1:自然語言處理簡介
Chapter 2:TensorFlow 介紹
Chapter 3:Word2vec|學習單詞內嵌
Chapter 4:Word2vec 進階
Chapter 5:CNN 卷積神經網路|句子分類
Chapter 6:RNN 遞迴神經網路
Chapter 7:LSTM 長短期記憶網路
Chapter 8:LSTM 的應用:生成文字
Chapter 9:LSTM 的應用:生成圖片說明
Chapter 10:Seq2Seq 序列轉序列| NMT 神經機器翻譯
Chapter 11:NLP 自然語言處理的趨勢與未來
Appendix A:數學基礎和 TensorFlow 進階概念
章節說明:前言
Chapter 1:自然語言處理簡介
Chapter 2:TensorFlow 介紹
Chapter 3:Word2vec|學習單詞內嵌
Chapter 4:Word2vec 進階
Chapter 5:CNN 卷積神經網路|句子分類
Chapter 6:RNN 遞迴神經網路
Chapter 7:LSTM 長短期記憶網路
Chapter 8:LSTM 的應用:生成文字
Chapter 9:LSTM 的應用:生成圖片說明
Chapter 10:Seq2Seq 序列轉序列| NMT 神經機器翻譯
Chapter 11:NLP 自然語言處理的趨勢與未來
Appendix A:數學基礎和 TensorFlow 進階概念
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