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面向自然語言處理的深度學習(用Python創建神經網路)/智能系統與技術叢書

  • 作者：(印)帕拉什·戈雅爾//蘇米特·潘迪//卡蘭·賈恩|譯者:陶陽//張冬松//徐瀟
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111617198
  • 出版日期：2019/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：196
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    帕拉什·戈雅爾、蘇米特·潘迪、卡蘭·賈恩著的《面向自然語言處理的深度學習(用Python創建神經網路)/智能系統與技術叢書》以循序漸進的方式從理論過渡到實踐，首先介紹基礎知識，然後是基礎數學，最後是相關示例的實現。
    前三章介紹NLP的基礎知識，從最常用的Python庫開始，然後是詞向量表示，再到高階演算法，例如用於文本數據的神經網路。
    最後兩章完全側重於實現，運用廣泛流行的Python工具TensorFlow和Keras，處理諸如RNN、LSTM網路、seq2seq等複雜構架。我們盡最大努力遵循循序漸進的方法，最後集合全部知識構建一個問答系統。
作者介紹
(印)帕拉什·戈雅爾//蘇米特·潘迪//卡蘭·賈恩|譯者:陶陽//張冬松//徐瀟
目錄
譯者序
前言
致謝
關於作者
關於技術審校人員
第1章  自然語言處理和深度學習概述
  1.1  Python包
    1.1.1  NumPy
    1.1.2  Pandas
    1.1.3  SciPy
  1.2  自然語言處理簡介
    1.2.1  什麼是自然語言處理
    1.2.2  如何理解人類的語言
    1.2.3  自然語言處理的難度是什麼
    1.2.4  我們想通過自然語言處理獲得什麼
    1.2.5  語言處理中的常用術語
  1.3  自然語言處理庫
    1.3.1  NLTK
    1.3.2  TextBlob
    1.3.3  SpaCy
    1.3.4  Gensim
    1.3.5  Pattem
    1.3.6  Stanford CoreNLP
  1.4  NLP入門
    1.4.1  使用正則表達式進行文本搜索
    1.4.2  將文本轉換為列表
    1.4.3  文本預處理
    1.4.4  從網頁中獲取文本
    1.4.5  移除停止詞
    1.4.6  計數向量化
    1.4.7  TF-IDF分數
    1.4.8  文本分類器
  1.5  深度學習簡介
  1.6  什麼是神經網路
  1.7  神經網路的基本結構
  1.8  神經網路的類型
    1.8.1  前饋神經網路
    1.8.2  卷積神經網路
    1.8.3  循環神經網路
    1.8.4  編碼器一解碼器網路
    1.8.5  遞歸神經網路
  1.9  多層感知器
  1.10  隨機梯度下降
  1.11  反向傳播
  1.12  深度學習庫
    1.12.1  Theano
    1.12.2  Theano安裝
    1.12.3  Theano示例
    1.12.4  TensorFlow
    1.12.5  數據流圖

    1.12.6  TensorFlow安裝
    1.12.7  TensorFlow示例
    1.12.8  Keras
  1.13  下一步
第2章  詞向量表示
  2.1  詞嵌入簡介
  2.2  word2vec
    2.2.1  skip-gram模型
    2.2.2  模型成分：架構
    2.2.3  模型成分：隱藏層
    2.2.4  模型成分：輸出層
    2.2.5  CBOW模型
  2.3  頻繁詞二次採樣
  2.4  word2vec代碼
  2.5  skip-gram代碼
  2.6  CBOW代碼
  2.7  下一步
第3章  展開循環神經網路
  3.1  循環神經網路
    3.1.1  什麼是循環
    3.1.2  前饋神經網路和循環神經網路之間的差異
    3.1.3  RNN基礎
    3.1.4  自然語言處理和RNN
    3.1.5  RNN的機制
    3.1.6  訓練RNN
    3.1.7  RNN中隱藏狀態的元意義
    3.1.8  調整RNN
    3.1.9  LSTM網路
    3.1.10  序列到序列模型
    3.1.11  高級seq2seq模型
    3.1.12  序列到序列用例
  3.2  下一步
第4章  開發聊天機器人
  4.1  聊天機器人簡介
    4.1.1  聊天機器人的起源
    4.1.2  聊天機器人如何工作
    4.1.3  為什麼聊天機器人擁有如此大的商機
    4.1.4  開發聊天機器人聽起來令人生畏
  4.2  對話型機器人
  4.3  聊天機器人：自動文本生成
  4.4  下一步
第5章  實現研究論文：情感分類
  5.1  基於自注意力機制的句子嵌入
    5.1.1  提出的方法
    5.1.2  可視化
    5.1.3  研究發現
  5.2  實現情感分類
  5.3  情感分類代碼
  5.4  模型結果
  5.5  可提升空間

  5.6  下一步

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