深度序列模型与自然语言处理基于TensorFlow2实践--聚文网

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内容简介

本书以自然语言和语音信号处理两大应用领域为载体,详细介绍深度学习中的各种常用序列模型。在讲述理论知识的同时辅以代码实现和讲解,帮助读者深入掌握相关知识技能。
本书共12章,不仅涵盖了词向量、循环神经网络、卷积神经网络、Transformer等基础知识,还囊括了注意力机制、序列到序列问题等专题,同时还包含其他书籍中较少涉及的预训练语言模型、生成对抗网络、强化学习、流模型等前沿内容,以拓宽读者视野。
本书既适合互联网公司算法I程师等群体阅读,又可以作为本科高年级或研究生级别的自然语言处理和深度学习课程的参考教材。

作者简介

北京大学计算语言研究所硕士，在国内外会议和期刊上发表过多篇自然语言处理相关论文。曾负责网易有道离线神经网络机器翻译模块和 Kikatech 印度输入法引擎算法研发工作，并撰写相关专利。在知乎平台上回答深度学习和自然语言处理相关问题，多个回答获得编辑推荐，上万粉丝关注。

第1章深度学习与自然语言处理概述
1.1自然语言处理简史
1.1.1自然语言处理能做什么
1.1.2自然语言处理的发展史
1.2深度学习的兴起
1.2.1从机器学习到深度学习
1.2.2深度学习框架
1.2.3TensorFlow2程序样例
第2章词向量的前世今生
2.1文本预处理的流程
2.2前深度学习时代的词向量
2.2.1独热向量
2.2.2分布式表示
2.3深度学习时代的词向量
2.3.1词向量的分类
2.3.2可视化词向量
2.3.3词向量在下游任务中的使用
2.4Word2vec数学原理
……

深度序列模型与自然语言处理 基于TensorFlow2实践

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深度序列模型与自然语言处理基于TensorFlow2实践