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自然語言處理實戰(利用Python理解分析和生成文本)

  • 作者：(美)霍布森·萊恩//科爾·霍華德//漢納斯·馬克斯·哈普克|責編:楊海玲|譯者:史亮//魯驍//唐可欣//王斌
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115540232
  • 出版日期：2020/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：432
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是介紹自然語言處理（NLP）和深度學習的實戰書。NLP已成為深度學習的核心應用領域，而深度學習是NLP研究和應用中的必要工具。本書分為3部分：第一部分介紹NLP基礎，包括分詞、TF-IDF向量化以及從詞頻向量到語義向量的轉換；第二部分講述深度學習，包含神經網路、詞向量、卷積神經網路（CNN）、循環神經網路（RNN）、長短期記憶（LSTM）網路、序列到序列建模和注意力機制等基本的深度學習模型和方法；第三部分介紹實戰方面的內容，包括信息提取、問答系統、人機對話等真實世界系統的模型構建、性能挑戰以及應對方法。
    本書面向中高級Python開發人員，兼具基礎理論與編程實戰，是現代NLP領域從業者的實用參考書。
作者介紹
(美)霍布森·萊恩//科爾·霍華德//漢納斯·馬克斯·哈普克|責編:楊海玲|譯者:史亮//魯驍//唐可欣//王斌
目錄
第一部分  處理文本的機器
  第1章  NLP概述
    1.1  自然語言與編程語言
    1.2  神奇的魔法
      1.2.1  會交談的機器
      1.2.2  NLP中的數學
    1.3  實際應用
    1.4  電腦「眼」中的語言
      1.4.1  鎖的語言（正則表達式）
      1.4.2  正則表達式
      1.4.3  一個簡單的聊天機器人
      1.4.4  另一種方法
    1.5  超空間簡述
    1.6  詞序和語法
    1.7  聊天機器人的自然語言流水線
    1.8  深度處理
    1.9  自然語言智商
    1.10  小結
  第2章  構建自己的辭彙表——分詞
    2.1  挑戰（詞幹還原預覽）
    2.2  利用分詞器構建辭彙表
      2.2.1  點積
      2.2.2  度量詞袋之間的重合度
      2.2.3  標點符號的處理
      2.2.4  將辭彙表擴展到n-gram
      2.2.5  辭彙表歸一化
    2.3  情感
      2.3.1  VADER：一個基於規則的情感分析器
      2.3.2  樸素貝葉斯
    2.4  小結
  第3章  詞中的數學
    3.1  詞袋
    3.2  向量化
    3.3  齊普夫定律
    3.4  主題建模
      3.4.1  回到齊普夫定律
      3.4.2  相關度排序
      3.4.3  工具
      3.4.4  其他工具
      3.4.5  Okapi BM
      3.4.6  未來展望
    3.5  小結
  第4章  詞頻背後的語義
    4.1  從詞頻到主題得分
      4.1.1  TF-IDF向量及詞形歸併
      4.1.2  主題向量
  ……
第二部分  深度學習（神經網路）
第三部分  進入現實世界（現實中的NLP挑戰）
附錄A  本書配套的NLP工具

附錄B  有趣的Python和正則表達式
附錄C  向量和矩陣（線性代數基礎）
附錄D  機器學習常見工具與技術
附錄E  設置亞馬遜雲服務（AWS）上的GPU
附錄F  局部敏感哈希
資源
辭彙表

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