《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...
自然语言处理入门学习<一> 最近在学习和实践自然语言处理相关的知识,在这个文档从头到尾做个总结,防止自己忘记,也提供给新人来参考。本教程英文处理使用的是NLTK这个Python库,中文处理使用的是jieba这个Python库… zhugehun 详解自然语言处理5大语义分析技术及14类应用(建议收藏) 达观数据发表于达观智能R... 自然语言...
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深度学习进阶:自然语言处理(Deep Learning from Scratch ❷) 文件结构 文件夹名说明 ch01 第1章使用的源代码 ch02 第2章使用的源代码 ... ... ch08 第8章使用的源代码 common 共同使用的源代码 dataset 数据集用的源代码 训练完的权重文件(第6~7章使用)可从以下URL获取。 https://www.oreilly.co.jp...
本文是《深度学习进阶——自然语言处理》第二、三、四章的读书笔记。你可以从本文大致了解到: 深度学习之前求单词的分布式表示(向量表示)的三种方法:同义词词典、共现矩阵、word2vec,它们都是对分布式假设的不同建模; 分布式表示是后续自然语言处理任务的基础。
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