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Python自然語言處理(演算法技術及項目案例實戰微課視頻版)/大數據與人工智慧技術叢書

  • 作者：編者:(日)中本一郎//馬冀//張積林//郭彥//庄偉卿等|責編:王冰飛//薛陽
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302606628
  • 出版日期：2022/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：199
人民幣：RMB 59.9 元      售價：元
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內容大鋼
    在大數據和智能社會不斷發展的大背景下，如何培養人工智慧應用型技術人才，日益成為社會各界關注的焦點。本書應此需求而作，系統分析了基於Python語言的自然語言處理相關基礎理論、常用演算法、基礎技術以及實戰實例應用。
    本書內容緊密圍繞自然語言處理，共可分為3篇（共12章）：基礎篇（第1?5章），重點介紹自然語言處理的基本概念、基本理論、常用演算法以及基本技術，包括詞處理、句法分析、文本向量化以及輿情分析和預測分析等；過渡篇（第6章），重點分析深度學習的基本知識與基本理論，以及與自然語言處理的關係，同時通過實戰實例介紹深度學習在自然語言處理領域的實際應用；綜合應用篇（第7?12章），基於各種智能應用開發技術和開發平台，介紹其在自然語言處理方面的實例，並具體討論智能應用的部署方法和部署后的驗證方法。全書各章提供了與本章主要內容配套的應用實例，每章后均附有複習習題。讀者可以結合思維導圖掌握教材的整體知識體系結構，參考附錄的上機操作手冊獲得運行實例代碼所需要的環境準備和環境設置相關知識。
    本書可作為高等學校電腦類、人工智慧類、商務類以及管理類專業的學生教材，也可供從事相關領域的專業技術開發人員和軟體技術人員參考。
作者介紹
編者:(日)中本一郎//馬冀//張積林//郭彥//庄偉卿等|責編:王冰飛//薛陽
目錄
基礎篇
  第1章  自然語言處理概述
    1.1  自然語言處理
      1.1.1  自然語言處理主要研究對象
      1.1.2  自然語言處理分類
      1.1.3  自然語言處理面臨的挑戰
      1.1.4  自然語言處理重要術語
    1.2  自然語言處理髮展歷程
      1.2.1  概念形成階段
      1.2.2  演算法發展階段
      1.2.3  規模創新階段
    1.3  自然語言理解
    1.4  自然語言生成
    1.5  自然語言處理、人工智慧與數據挖掘
    1.6  文本相似度實例
    小結
    關鍵術語
    習題
  第2章  詞處理
    2.1  分詞和停頓
      2.1.1  分詞
      2.1.2  停頓
    2.2  正則表達式
    2.3  規則分詞
      2.3.1  正向z大匹配法
      2.3.2  逆向z大匹配法
      2.3.3  雙向z大匹配法
    2.4  統計分詞
      2.4.1  隱馬爾可夫模型
      2.4.2  維特比演算法
      2.4.3  條件隨機場模型
    2.5  混合分詞
    2.6  關鍵詞提取
      2.6.1  無監督關鍵詞提取
      2.6.2  有監督關鍵詞提取
    2.7  詞性標注
    2.8  命名實體識別
    小結
    關鍵術語
    習題
  第3章  句法分析
    3.1  句法分析概述
      3.1.1  句法分析概要
      3.1.2  句法樹
      3.1.3  常用句法分析相關數據集簡介
    3.2  句法分析方法
    3.3  神經網路句法分析
    3.4  句法分析演算法
    3.5  句法分析工具
    3.6  斯坦福句法分析實例

    小結
    關鍵術語
    習題
  第4章  文本向量化
    4.1  文本向量化簡介
      4.1.1  文本向量化概述
      4.1.2  文本向量化常見模型
    4.2  文本向量化實例
      4.2.1  案例實現步驟
      4.2.2  案例總結
    小結
    關鍵術語
    習題
  第5章  輿情分析和預測分析
    5.1  輿情分析概述
      5.1.1  輿情分析研究對象
      5.1.2  情感分析方法
    5.2  預測分析概述
    5.3  電影評論情感分析實例
    5.4  用戶罹患癌症預測實例
    小結
    關鍵術語
    習題
過渡篇
  第6章  深度學習與自然語言處理
    6.1  深度學習
      6.1.1  深度學習概述
      6.1.2  神經元模型
      6.1.3  激活函數
      6.1.4  梯度下降法
    6.2  卷積神經網路
    6.3  循環神經網路
      6.3.1  循環神經網路概述
      6.3.2  長短時記憶網路
    6.4  深度信念網路
    6.5  深度學習常用演算法簡介
      6.5.1  生成對抗網路
      6.5.2  自編碼網路
      6.5.3  增強學習
      6.5.4  多層感知機
      6.5.5  自組織映射神經網路
      6.5.6  徑向基函數網路
      6.5.7  反向傳播演算法
      6.5.8  連接時序分類
    6.6  深度學習平台簡介
      6.6.1  谷歌深度學習平台
      6.6.2  百度深度學習平台
      6.6.3  阿里雲深度學習平台
      6.6.4  騰訊雲深度學習平台
    6.7  基於深度學習的手寫字體識別實例

      6.7.1  案例說明
      6.7.2  案例素材準備
      6.7.3  案例實現步驟
      6.7.4  案例實現效果
      6.7.5  案例總結
    小結
    關鍵術語
    習題
綜合應用篇
  第7章  商務智能客服
    7.1  自然語言處理與商務智能
    7.2  商務智能應用開發常用庫簡介
      7.2.1  Gensim
      7.2.2  NLTK
      7.2.3  SpaCy
      7.2.4  TensorFlow
      7.2.5  PyTorch
      7.2.6  Theano
      7.2.7  Keras
    7.3  充實商務智能客服的情感
    7.4  商務智能未來發展趨勢
    7.5  商務智能實戰：聊天客服
      7.5.1  案例說明
      7.5.2  案例實現步驟
    小結
    關鍵術語
    習題
  第8章  對話流商務智能
    8.1  商務智能客服功能結構
    8.2  商務智能客服設計要素
    8.3  對話流概述
      8.3.1  對話流框架
      8.3.2  對話流基本概念
      8.3.3  對話流框架圖
    8.4  商務智能客服案例
      8.4.1  自動身份驗證客服
      8.4.2  基於圖像、人臉和文字識別的客服
      8.4.3  導航客服
    8.5  基於對話流的商務智能客服實戰
    小結
    關鍵術語
    習題
  第9章  問答智能客服
    9.1  問答智能客服功能架構
      9.1.1  問答智能客服簡介
      9.1.2  智能問答客服功能架構
    9.2  智能問答客服框架
      9.2.1  問題處理
      9.2.2  問題映射
      9.2.3  查詢構建

      9.2.4  知識推理
      9.2.5  消歧排序
    9.3  問答智能客服實戰
      9.3.1  基於遠程交互模式問答客服
      9.3.2  基於本地交互模式問答客服
      9.3.3  基於定製型問答客服實例
    小結
    關鍵術語
    習題
  第10章  張量流商務智能
    10.1  序列-序列機制
      10.1.1  序列-序列機制概述
      10.1.2  注意力機制
    10.2  集束搜索概述
    10.3  智能客服開發流程
      10.3.1  智能客服的主要功能
      10.3.2  智能客服設計
    10.4  張量流商務智能實戰
      10.4.1  張量流概念簡介
      10.4.2  優化演算法
      10.4.3  損失計算
      10.4.4  模型評估
      10.4.5  向量嵌入
      10.4.6  神經網路
      10.4.7  中文語料處理
      10.4.8  實現步驟
    小結
    關鍵術語
    習題
  第11章  Rasa商務智能
    11.1  Rasa NLU概述
      11.1.1  Rasa框架
      11.1.2  Rasa NLU
    11.2  數據準備
    11.3  模型訓練
    11.4  Rasa Core概述
    11.5  互動式學習
    11.6  Rasa商務智能應用測試
    小結
    關鍵術語
    習題
  第12章  商務智能應用部署
    12.1  商務智能應用技術簡介
      12.1.1  HTML基礎
      12.1.2  CSS基礎
      12.1.3  Bootstrap基礎
      12.1.4  JavaScript基礎
      12.1.5  jQuery基礎
      12.1.6  AJAX基礎
    12.2  部署商務智能應用

      12.2.1  部署流程型商務智能應用
      12.2.2  部署訓練型商務智能應用
    12.3  商務智能應用部署后驗證
      12.3.1  基於流程型部署驗證
      12.3.2  基於訓練型部署驗證
    小結
    關鍵術語
    習題
附錄A  學生上機手冊
    A.1  Python安裝
    A.2  PyCharm安裝
    A.3  PyCharm環境配置
    A.4  實例上機操作步驟
參考文獻

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