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深度学习应用所使用的大部分数据是由自然语言处理（NLP）提供的，而TensorFlow是目前比较重要的深度学习框架。面对当今巨量数据流中众多的非结构化数据，本书详细讲解如何将TensorFlow与NLP二者结合以提供有效的工具，以及如何将这些工具应用于具体的NLP任务。本书首先介绍NLP和TensorFlow的基础知识，之后讲解如何使用Word2vec及其高级扩展，以便通过创建词嵌入将词序列转换为深度学习算法可用的向量。本书还介绍如何通过卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等经典深度学习算法执行句子分类和语言生成等重要的NLP任务。你将学习如何在NLP任务中应用高性能的RNN模型（比如长期短期记忆单元），还将认识神经机器翻译，并实现一个神经机器翻译器。通过阅读本书，你将学到： NLP的核心概念和各种自然语言处理方法 使用TensorFlow函数创建神经网络以完成NLP任务
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111629146 Author 作者 [奥]图珊·加内格达拉（Thushan Ganegedara） Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 320页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2019-07-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书首先介绍NLP和TensorFlow基础知识，然后介绍如何使用Word2vec(包括不错扩展)创建单词嵌入，将单词序列转换为可由深度学习算法访问的向量。关于经典深度学习算法的章节，如卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)，展示了句子分类和语言生成等重要的NLP任务。此外还介绍如何将高性能的RNN模型，如长短期记忆(long short memory, LSTM)单元应用于NLP任务，你还将探索神经机器翻译并实现一个神经机器翻译器。
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