《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 ...
《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...
单词的分布式表示一般是其他自然语言处理任务的前置任务,如文本分类、文本聚类、词性标注和情感分析等。它们中第一步的单词向量化工作就可以使用学习好的单词的分布式表示。基于单词的分布式表示将自然语言处理问题转化为向量,这样就可以利用常规的机器学习方法来解决问题。
《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...
《深度学习进阶:自然语言处理》是斋藤康毅的又一力作,这本书从实现词向量开始,逐步搭建深度学习模型,最终实现经典网络如RNN、LSTM、seq2seq和Attention等NLP中的重要技术。这本书的手把手教学风格,让读者从零开始掌握深度学习框架的内部机制,不再感到神秘。🌟...
结合大量示意图和Python代码,以“提出问题”、“思考解决问题的新方法”、“加以改善”的流程,逐步深入讲解深度学习技术在自然语言处理中的运用。 内容简明易懂,语言通俗,通过直观的示意图和详细的代码解释,帮助读者轻松入门自然语言处理。 侧重原理讲解,不依赖外部库,使用Python3从零开始创建深度学习程序,让读者在实际...
title: 深度学习进阶自然语言处理 date: 2022-09-18 17:04:31 mathjax:true tags: python 深度学习 NLP 2. 自然语言和单词的分布式表示 单词含义的表示方法有3种 基于同义词词典的方法 基于计数的方法 基于推理的方法 2.2 同义词词典 p6
《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...