NLP大模型详解：基于LangChain、RAGs与Python--聚文网

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内容简介

本书详细阐述了与NLP大模型相关的基本解决方案，主要包括自然语言处理领域探索，线性代数、概率和统计学，释放机器学习在自然语言处理中的潜力，进行有效文本预处理以实现最佳 NLP性能，利用传统机器学习技术增强文本分类能力，重新构想文本分类，揭开大语言模型的神秘面纱，访问大语言模型的强大功能，大语言模型推动的高级应用和创新，分析大语言模型和人工智能的过去、现在和未来趋势，来自世界级专家的观点和预测等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

作者简介

利奥尔·加齐特是一位技术精湛的机器学习专家，在建立和领导团队推动业务增长方面有着成功的经验。他是自然语言处理领域的专家，成功开发了创新的机器学习管道和产品。他拥有硕士学位，曾在同行评审期刊和会议上发表过文章。作为金融行业机器学习小组的高级总监和一家新兴初创公司的首席机器学习顾问，他是业内受人尊敬的领导者，拥有丰富的知识和经验可供分享。郝艳杰，计算机软件专业硕士毕业。精通网络主流开发语言、数据分析和硬件技术，同时具有较好的英文水平和技术背景，并翻译过多本英文书籍。

第1章自然语言处理领域探索 1.1 本书目标读者 1.2 自然语言处理的定义 1.3 NLP的历史和演变 1.4 自然语言机器处理的初步策略 1.5 成功的协同效应——自然语言处理与机器学习的结合 1.6 自然语言处理中的数学和统计学简介 1.7 理解语言模型——以ChatGPT为例 1.8 小结 1.9 问答第2章掌握与机器学习和自然语言处理相关的线性代数、概率和统计学 2.1 线性代数简介 2.1.1 标量和向量的基本运算 2.1.2 矩阵的基本运算 2.1.3 矩阵定义 2.1.4 行列式 2.2 特征值和特征向量 2.2.1 寻找特征向量的数值方法 2.2.2 特征值分解 2.2.3 奇异值分解 2.3 机器学习的概率基础 2.3.1 统计独立 2.3.2 离散随机变量及其分布 2.3.3 概率密度函数 2.3.4 最大似然估计 2.3.5 单词预测 2.3.6 贝叶斯估计 2.4 小结 2.5 延伸阅读 2.6 参考文献第3章释放机器学习在自然语言处理中的潜力 3.1 技术要求 3.2 数据探索 3.2.1 数据探索的意义 3.2.2 数据探索常用技术 3.3 数据可视化 3.4 数据清洗 3.4.1 处理缺失值 3.4.2 删除重复项 3.4.3 数据标准化和转换 3.4.4 处理离群值 3.4.5 纠正错误 3.5 特征选择 3.5.1 筛选方法 3.5.2 包装器方法 3.5.3 嵌入方法 3.5.4 降维技术 3.6 特征工程 3.6.1 特征缩放 3.6.2 特征构建

NLP大模型详解：基于LangChain、RAGs与Python

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