《深度学习进阶:自然语言处理》是《深度学习入门:基于Python的理论与实现》的续作,围绕自然语言处理和时序数据处理,介绍深度学习中的重要技术,包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq和Attention等。本书语言平实,结合大量示意图和Python代码,按照“提出问题”“思考解决问题的新方法”“加以改善”的流程,基于深度学习解...
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP),顾名思义,就是处理自然语言的科学。自然语言处理最基础问题是理解单词含义。采用一些巧妙地蕴含了单词含义的表示方法,让计算机快速理解单词含义。 2.1 基于同义词词典的方法 同义词词典(thesaurus)的词典 在自然语言处理领域,最著名的同义词词典是 WordNet[17]。WordNet ...
所谓自然语言处理(Natural Language Processing,NLP),就是处理自然语言的科学。简单地说,它是一种能够让计算机理解人类语言的技术。 2. 如何让机器理解语言? 机器理解语言的前提是理解单词含义。我们的语言是由文字构成的,而语言的含义是由单词构成的,也就是说单词是含义的最小单位。因此,为了让计算机理解自然语言,首...
《深度学习进阶:自然语言处理》是《深度学习入门:基于Python的理论与实现》的续作,围绕自然语言处理和时序数据处理,介绍深度学习中的重要技术,包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq和Attention等。本书语言平实,结合大量示意图和Python代码,按照“提出问题”“思考解决问题的新方法”“加以改善”的流程,基于深度学习解...
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《深度学习进阶:自然语言处理》是《深度学习入门:基于Python 的理论与实现》的续作,围绕自然语言处理和时序数据处理,介绍深度学习中的重要技术,包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq 和Attention 等。本书语言平实,结合大量示意图和Python代码,按照“提出问题”“思考解决问题的新方法”“加以改善”的流程,基于深度学...
著有《深度学习人门:基于Python的理论与实现》,同时也是Introducing Python、Python in Practice、The Elements of Computiong Systems、Building Machine Learnig Systems with Python的日文版译者。 译者简介 陆宇杰 博士,长期从事自然语言处理、知识图谱、深度学习相关的研究和开发工作。译有《深度学习入门:基于Python的...
实验结果表明深度学习在图像处理、计算机视觉、语音识别、机器翻译、艺术、医学成像、医学信息处理、机器人与控制、生物等领域优于传统机器学习方法-信息学、自然语言处理 (NLP)、网络安全等等。本报告对 DL 方法的发展进行了简要调查，包括深度神经网络 (DNN)、卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)，包括长短期...
如上所述,我们的生活已经离不开自然语言处理技术。在这个领域中,深度学习也占有非常重要的地位。实际上,深度学习极大地改善了传统自然语言处理的性能。比如,谷歌的机器翻译性能就基于深度学习获得了显著提升。 本书将围绕自然语言处理和时序数据处理,来介绍深度学习的重要技巧,具体包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2se...