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详解AI/NLP/ML/DL处理技术，提供跨API.ai平台搭建聊天机器人的量级实例； 从搭建、训练到部署，手把手教读者搭建媲美ChatGTP的超级对话模型； 贯穿NLTK、RLHF等热门工具和方法的底层逻辑，以大规模数据集集成懂人类的聊天机器人。
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Python自然语言处理实战：核心技术与算法 涂铭、刘祥、刘树春 著 9787111597674 机械工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科，比较复杂，学习门槛高，但本书巧妙地避开了晦涩难懂的数学公式和证明，即便没有数学基础，也能零基础入门。 本书专注于中文的自然语言处理，以Python及其相关框架为工具，以实战为导向，详细讲解了自然语言处理的各种核心技术、方法论和经典算法。三位作者在人工智能、大数据和算法领域有丰富的积累和经验，是阿里巴巴、前明略数据和七牛云的资深专家。同时，本书也得到了阿里巴巴达摩院高级算法专家、七牛云AI实验室Leader等专家的高度评价和鼎力推荐。 全书一共11章，在逻辑上分为2个部分： 第一部分（第1、2、11章） 主要介绍了自然语言处理所需要了解的基础知识、前置技术、Python科学包、正则表达式以及Solr检索等。 第二部分（第5-10章） 第3~5章讲解了词法分析相关的技术
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Python自然语言处理实战 AI人工智能 深度学习 NLP书籍 文本处理技术入门教程图书 机器学习 工程师 数据科学
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111725152 Author 作者 (美)真亚·安蒂科 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 228页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2023-04-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 近年来，基于深度学习的人工智能掀起了学习热潮。Python是*广泛使用的自然语言处理(NLP)语言。本书从NLP的概述开始，介绍了将文本分成句子、词干提取和词形还原、删除停用词和词性标注的方法，以帮助您准备数据。然后，您将学习提取和表示语法信息的方法，例如依存分析和指代消解，发现使用词袋、TF-IDF、词嵌入和BERT表示语义的不同方法，并使用关键字、SVM、LSTM和其他技术开发文本分类技能。随着学习的深入，您还将了解如何从文本中提取信息、
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（1）三位作者资历深厚，分别是的数据架构师和NLP专家、百炼智能的NLP专家（前明略数据的技术合伙人和科学家）、七牛云AI实验室NLP&OCR方向负责人 、前明略数据和七牛云的资深NLP专家撰写 （2）以实战为导向，绕开各种复杂数学公式与证明，确保读者零基础入门，详细讲解自然语言处理 的各种核心技术、方法论和经典算法 （3）达摩院高级算法专家、百炼智能CEO、七牛云AI LAB负责人、天善智能创始人联袂推荐
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111597674 Author 作者 涂铭,刘祥,刘树春 著 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 281页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2018-05-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 这是一本自然语言处理理论和实践*结合的教材。读者在了解自然语言处理全貌的同时，可以根据本书的一些实践案例快速上手并应用于自己的项目中。作者结合自己的实践经验，重点介绍了真实场景下快速构建一些自然语言处理项目所需的技能，并提供了一些工具推荐或算法实现。本书着眼于实际应用场景，主要介绍了分词、词性标注和名实体识别、句法分析等基本技术，并通过剖析近年来在自然语言处理领域大放光彩的深度学习技术，力求快速地带
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1.技术点热：用Python讲解自然语言处理技术和计算机视觉技术；； 2.作者知名：多名作者联合编写，继承了AI在机器人领域应用的权威经验； 3.内容丰富：用ROS开发更智能的机器人系统，用NLP技术和OpenCV技术让机器人更加智能； 4.立足实践：书中包含大量练习与项目，帮助读者快速掌握机器人开发技术，全方位提升读者的动手能力和研发能力。 5.配套资源：配套的代码资源包和彩色图片包，让你边学边对照，学习效率更高。
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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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