自然语言处理从入门到实战 胡盼盼 中国铁道出版社有限公司 【新华全新正版书籍】 新华书店,电子发票,多仓就近发货
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官网正版 Python自然语言处理实战 核心技术与算法 涂铭 刘祥 刘树春 NLP机器学习 深度学习 知识图谱
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正版 Pytho自然语言处理实战 真亚 安蒂科 词性标注 词干提取 组合相似词 词形还原 捕获语义 嵌入模型 聚类
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自然语言处理入门 HanLP作者/码农场博主何晗Hankcs经验汇集 人人都能看懂的NLP入门书 自然语言处理教程 理论与实战并重 Python与Java代码双实现 人工智能/机器学习算法工程师参考
你一定能看懂的自然语言处理(NLP)入门教程! 这是一本把读者阅读体验放在首位的中文 NLP 图书,作者采用从问题到算法再到工程实现的写作思路,只允许必不可少的公式出现,降低了读者学习的门槛,通俗易懂、容易上手。是一本可以在地铁上也能学会 NLP 开发的图书。 全书有以下特点: 1. 图文并茂,算法、公式、代码相互印证,Java 与 Python 双实现。 2. 学习路径清晰,问题导向、算法实现、工程实战,简单易懂好上手,双色印刷阅读体验佳。 3. 业内专家 工业界周明、李航、刘群、王斌、杨攀,学术界宗成庆、刘知远、张华平 联合推荐。 4. 作者何晗(@hankcs)兼具一线实战经验与硬核学术背景。自然语言处理开源项目 HanLP 作者(GitHub Star 数远超宾夕法尼亚大学的 NLTK、斯坦福大学的 CoreNLP 以及哈工大的 LTP)埃默里大学计算机博士生,研究方向是句法分析、
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全新正版图书 Python自然语言处理实战/图灵程序设计丛书拉杰什·阿鲁姆甘拉贾林加帕·尚人民邮电出版社97871155 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
1.自然语言处理(NLP)已在Web搜索、广告和客户服务等各个领域中得到广泛应用。借助深度学们可以NLP在这些领域的能。 2.基于Python3.5,使用Python,可以利用深度学执行各种NLP任务,以及应对当今的各种NLP挑战。 3.内容,讲解NLP前沿技术,构建多种实用应用程序。 4.提含本书截图/图表彩色图像的PDF文件下载。 5.提供本书的示例代码文件下载。 阅读本书后,你将学会将神经网络融入各种跨平台的语言应用程序中,使用NLTK和TensorFlow执行NLP任务并训练模型,以及通过强大的深度学(例如N和RNN)NLP模型。行词语的语义嵌入以对实行分类和查找 通过训练将词语转换为向量,以执行算术运算 训练深度学以检测推文和新闻的分类 使用搜索和RNN模型实现问答模型 使用N为各种文本分类数据集训练模型 实现深层生成模型WaveNet,以产生自然语音 将语音转换为文本并将文本转换为语
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Pytho中文自然语言处理基础与实战大数据技术精品系列1X职业技能等级证书配套系 肖刚张良均初美呈 计算
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【书】Pytho自然语言处理入门 35年IBM人工智能工程师实战经验的结晶 编程书 人工智能图书 AI技术入门书籍【可开
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6册 Pytho深度学习生成对抗网络入门指南 自然语言处理 TeorFlow深度学习 机器学习系统设计PaddlePad
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Pytho深度学习入门与实战 使用Pytho库实现的深度学框架介绍书籍 深度学在计算机视觉和自然语言处理方面的应用
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自然语言处理实战 利用Python理解、分析和生成文本 面向中 Python开发人员,兼具基础理论与编程实战,现代自然语言处理领域从业者的实用指南
Python开发人员入门自然语言处理 现代自然语言处理领域从业者的实用参考指南 小米AI实验室NLP团队献译 1.本书是构建能够阅读和解释人类语言的机器的实用指南; 2.读者可以使用现有的Python 包来捕获文本的含义并相应地做出响应; 3.本书扩展了传统的自然语言处理方法,包括神经网络、现代深度学习算法和生成技术,用于解决真实世界的问题,如提取日期和名称、合成文本和回答无固定格式的问题; 4.提供源代码。 深度学习领域的近期新进展使各类应用能够极其精准地理解文本和语音。其结果是,聊天机器人能够模仿 筛选出与职位高度匹配的简历,完成卓越的预测性搜索,自动生成文档摘要——所有这些都能够以很低的成本实现。新技术的发展连同Keras 和TensorFlow之类的易用工具的出现,使专业品质的自然语言处理(NLP)比以往任何时候都更容易实现。
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Python自然语言处理入门与实战 新华正版 团购优惠请咨询客服
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Python自然语言处理入门与实战 9787115592781
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115592781 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 224页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2022-10-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 本书以自然语言处理常用技术与真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍自然语言处理中的关键内容。全书共8章,内容包括自然语言处理概述、文本数据爬取、文本基础处理、文本进阶处理、天问一号事件中的B站网民情感分析、新闻文本分类、基于浏览记录的个性化新闻推荐以及基于TipDM数据挖掘建模平台实现新闻文本分类。本书大部分章节包含了课后习题,其中前4章设置了选择题,后4章设置了操作题,希望通过练习和操作实践,帮助读者巩固所学的内容。本书可作为高校数据科学、
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[出版社店]Python地球科学数据分析 Python语言编程实战地球科学数据处理地质学统计数据可视化数据分析
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自然语言处理实战 利用Python理解、分析和生成文本 (美)霍布森·莱恩,(美)科尔·霍华德,(美)汉纳斯·马克斯·哈
Python开发人员入门自然语言处理推荐现代自然语言处理领域从业者的实用参考指南小米AI实验室NLP团队献译1.本书是构建能够阅读和解释人类语言的机器的实用指南;2.读者可以使用现有的Python 包来捕获文本的含义并相应地做出响应;3.本书扩展了传统的自然语言处理方法,包括神经网络、现代深度学习算法和生成技术,用于解决真实世界的问题,如提取日期和名称、合成文本和回答无固定格式的问题;4.提供源代码。深度学习领域的近期新进展使各类应用能够极其精准地理解文本和语音。其结果是,聊天机器人能够模仿真人筛选出与职位高度匹配的简历,完成卓越的预测性搜索,自动生成文档摘要——所有这些都能够以很低的成本实现。新技术的发展连同Keras 和TensorFlow之类的易用工具的出现,使专业品质的自然语言处理(NLP)比以往任何时候都更容易实现。本书主
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自然语言处理实战 利用Python理解、分析和生成文本 人民邮电出版社 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
Python开发人员入门自然语言处理推荐现代自然语言处理领域从业者的实用参考指南小米AI实验室NLP团队献译1.本书是构建能够阅读和解释人类语言的机器的实用指南;2.读者可以使用现有的Python 包来捕获文本的含义并相应地做出响应;3.本书扩展了传统的自然语言处理方法,包括神经网络、现代深度学习算法和生成技术,用于解决真实世界的问题,如提取日期和名称、合成文本和回答无固定格式的问题;4.提供源代码。深度学习领域的近期新进展使各类应用能够极其精准地理解文本和语音。其结果是,聊天机器人能够模仿真人筛选出与职位高度匹配的简历,完成卓越的预测性搜索,自动生成文档摘要——所有这些都能够以很低的成本实现。新技术的发展连同Keras 和TensorFlow之类的易用工具的出现,使专业品质的自然语言处理(NLP)比以往任何时候都更容易实现。本书主
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自然语言处理实战 利用Python理解、分析和生成文本 9787115540232
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115540232 Author 作者 (美)霍布森·莱恩,(美)科尔·霍华德,(美)汉纳斯·马克斯·哈普克 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 460页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2020-10-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 本书是介绍自然语言处理(NLP)和深度学习的实战书。NLP已成为深度学习的核心应用领域,而深度学习是NLP研究和应用中的必要工具。本书分为3部分:*部分介绍NLP基础,包括分词、TF-IDF向量化以及从词频向量到语义向量的转换;*部分讲述深度学习,包含神经网络、词向量、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆(LSTM)网络、序列到序列建模和注意力机制等基本的深度学习模型和方法;第三
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Python开发人员入门自然语言处理推荐现代自然语言处理领域从业者的实用参考指南小米AI实验室NLP团队献译1.本书是构建能够阅读和解释人类语言的机器的实用指南;2.读者可以使用现有的Python 包来捕获文本的含义并相应地做出响应;3.本书扩展了传统的自然语言处理方法,包括神经网络、现代深度学习算法和生成技术,用于解决真实世界的问题,如提取日期和名称、合成文本和回答无固定格式的问题;4.提供源代码。深度学习领域的近期新进展使各类应用能够极其精准地理解文本和语音。其结果是,聊天机器人能够模仿真人筛选出与职位高度匹配的简历,完成卓越的预测性搜索,自动生成文档摘要——所有这些都能够以很低的成本实现。新技术的发展连同Keras 和TensorFlow之类的易用工具的出现,使专业品质的自然语言处理(NLP)比以往任何时候都更容易实现。本书主
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自然语言处理实战 利用Python理解、分析和生成文本 NLP入门人工智能深度学习神经网络理论与实战
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自然语言处理实战 利用Python理解 分析和生成文本 NLP入门人工智能深度学习 神经网络理论与实战NLPA程序设计入
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《Python推荐系统实战:基于深度学习、NLP和图算法的应用型推荐系统》从基本方法、流行方法、先进方法及新技术四个层面来介绍如何自己动手构建推荐系统。通过本书的学习,读者可以掌握推荐系统的基本概念,了解不同类型的推荐引擎及其功能,学会使用传统算法来构建推荐系统和混合推荐系统,使用聚类和分类算法来构建基于机器学习的推荐系统。《Python推荐系统实战:基于深度学习、NLP和图算法的应用型推荐系统》可引导读者运用自然语言处理、深度学习和知识图谱来实现推荐系统,从而实现业务的增长。 特色主题: 使用Python来理解和实现不同的推荐系统 掌握协同过滤、超市购物车分析和矩阵分解等 构建基于内容和协同过滤的混合推荐系统 运用机器学习、NLP和深度学习来构建推荐系统
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Python自然语言处理-算法.技术及项目案例实战(微课视频版)(日) 中本一郎[等]编著深度学习与神经网络清华大学出版
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Python编程从入门到实战Python自然语言处理Python渗透测试Python数据挖掘分析Python机器学习Py 月销量100 可开发票
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Python自然语言处理:算法、技术及项目案例实战:微课视频版
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Python中文自然语言处理基础与实战肖刚,张良均9787115566881
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Python深度学习与项目实战 全方位解读深度学习五大主流与前沿技术,理论与实战紧密结合,详解深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、金融、强化学习等众多领域的新进展和应用。
1.全方位解读深度学习五大主流与前沿技术; 2.理论与实战紧密结合,通过足够多的实际项目帮助读者; 3.知识全面,详解深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、金融、强化学习等众多领域的新进展和应用; 4.悉尼大学Basem Suleiman和Johan Alibasa以及伦敦大学玛丽女王学院Soren Riis等多位世界名校教师联袂推荐。
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Python发人员门自然语言处理 现代自然语言处理领域从业者的实用参考指南 小米AI实验室NLP团队献译 1.本书是构建能够阅读和解释人类语言的机器的实用指南; 2.读者可以使用现有的Python 包来捕获文本的含义并相应地做出响应; 3.本书扩展了传统的自然语言处理方法,包括神经网络、现代深度学习算法和生成技术,用于解决真实世界的问题,如提取日期和名称、合成文本和回答无固定格式的问题; 4.提供源代码。 深度学习领域的*展使各类应用能够极其精准地理解文本和语音。其结果是,聊天机器人能够模仿真人筛选出与职位高度匹配的简历,完成卓越的预测性搜索,自动生成文档摘要 所有这些都能够以很低的成本实现。新技术的发展连同Keras 和TensorFlow之类的易用工具的出现,使专业品质的自然语言处理(NLP)比以往任何时候都更容易实现。 本书主要内容 ● Keras
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欢迎加入人邮大数据教师服务群:669819871 1.内容契合“1+X”证书制度试点工作中的大数据应用开发(Python)职业技能高级证书考核标准 2.全书与真实案例相结合,方便读者系统学习并动手实践 3.全书紧扣任务需求展开,不堆积知识点,着重于思路的启发与解决方案的实施
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Python自然语言处理 算法、技术及项目案例实战 微课视频版 (日)中本一郎 等 编 清华大学出版社
"2017年中国国务院印发《新一代人工智能发展规划》,提出了面向2030年新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施,部署构筑国家人工智能发展的优势,加快建设创新型国家和世界科技强国。人才是强国的关键,大学高校专业分类众多,对于相关专业的学生,如何学好人工智能系列课程,成为了当下教育改革关注的焦点之一。本教材以Python语言为对象,紧扣人工智能主题,选举的实战实例涵盖医学、商务等多个领域,通过基础知识讲解,逐步过渡到综合实例的应用。"
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Python中文自然语言处理基础与实战 9787115566881
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115566881 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 248页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2022-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 本书以Python自然语言处理的常用技术与真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍Python自然语言处理的重要内容。全书共12章,内容包括绪论、语料库、正则表达式、中文分词技术、词性标注与命名实体识别、关键词提取、文本向量化、文本分类与文本聚类、文本情感分析、NLP中的深度学习技术、智能问答系统,以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现垃圾短信分类。本书包含课后习题和实训,帮助读者通过练习和操作实践,巩固所学内容。本书可作为“1+X”证书制度试点工作中“大数据应用
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