自然语言处理NLP从入门到项目实战 Python语言实现 9787301324837
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787301324837 Author 作者 艾浒 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 388页 Publisher 出版社 北京大学出版社 Publication Date 出版日期 2021-10-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书从人工智能和自然语言处理技术的基础原理讲起，逐步深入自然语言处理进阶实战，并配有实战代码讲解，重点介绍了使用开源技术、人工智能开放平台，以及使用国内外很好开发框架进行基于规则、统计、深度学习的自然语言处理程序开发，让读者全面掌握理论基础，并学以致用。本书分为12章，主要包括学习人工智能原理、自然语言处理技术、掌握深度学习模型、NLP开源技术实战、Python神经网络计算实战、AI语音合成有声小说实战、玩转词向量、近义词查询系
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全书以项目驱动为主导，补充项目所需的语言基础及与项目相关的技术原理和方法等理论基础，实践与理论无缝连接。 本书内容设置由浅入深，读者可自行选择学习内容。 书中包含丰富的实践案例和素材，根据案例补充相应的理论知识，注重学生实践能力的培养。
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Python自然语言处理实战 人工智能NLP教程书籍机器学习ML深度学习神经网络理论TensorFlow入门指南，全面讲解NLP前沿技术，构建多种实用应用程序，提供示例代码文件下载。
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。借助深度学习，我们可以增强NLP在这些领域的性能。 2.基于Python3.5，使用Python，可以利用深度学习模型执行各种NLP任务，以及应对当今的各种NLP挑战。 3.内容全面，全面讲解NLP前沿技术，构建多种实用应用程序。 4.提供包含本书截图 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习架构（例如CNN和RNN）增强NLP模型。 进行词语的语义嵌入以对实体进行分类和查找 通过训练将词语转换为向量，以执行算术运算 训练深度学习模型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CNN为各种文本分类数据集训练模型 实现深层生成模
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本书既包含机器学习、深度学习、强化学习理论，又包括深度神经网络、高性能算法、Python框架训练、生成模型；既包含计算机视觉、自然语言处理、语音识别的相关知识，又包含游戏深度强化学习应用、自动驾驶深度学习应用，通过本书学习，你将能够： 掌握神经网络和深度学习过程背后的数学理论 使用卷积网络和胶囊网络研究和解决计算机视觉挑战 使用变分自动编码器和生成对抗性网络解决生成性任务 使用循环网络(LSTM和GRU)和注意力模型实现复杂的NLP任务 探索强化学习，了解行为体在复杂环境中的行为方式 了解深度学习在车辆自动驾驶和游戏深度强化学习中的应用
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