本书是介绍自然语言处理(NLP)和深度学习的实战书。NLP已成为深度学习的核心应用领域,而深度学习是NLP研究和应用中的必要工具。本书分为3部分:第一部分介绍NLP基础,包括分词、TF-IDF向量化以及从词频向量到语义向量的转换;第二部分讲述深度学习,包含神经网络、词向量、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记...
自然语言处理实战 作者:[美] 霍布森•莱恩(Hobson Lane)/[美] 科尔•霍华德(Cole Howard)/[美] 汉纳斯•马克斯•哈普克(Hannes Max Hapke) 出版社:人民邮电出版社 出品方:异步图书 副标题:利用Python理解、分析和生成文本 原作名:Natural Language Processing in Action...
本书是介绍自然语言处理(NLP)和深度学习的实战书。NLP已成为深度学习的核心应用领域,而深度学习是NLP研究和应用中的必要工具。本书分为3部分:第一部分介绍NLP基础,包括分词、TF-IDF向量化以及从词频向量到语义向量的转换;第二部分讲述深度学习,包含神经网络、词向量、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记...
本书以实际业务场景为例,介绍自然语言处理(NLP)系统开发项目的整个生命周期——从收集数据到部署和监控模型。读者将深入理解NLP系统的开发流程,知道如何消除开发痛点,从算法、数据等方面提高NLP系统的质量。全书分为四大部分,共有11章。第一部分概述NLP技术,为全书奠定知识基础。第二部分从实战角度讲解NLP系统的开发要点...
第一个阶段如思维导图的右边,我们力求短时间内上手,完成爬虫、分词、可视化、文本分类4个自然语言处理实战中最经常碰到的问题,我首先通过爬虫爬取自己CSDN的博客积累语料,其次尝试通过一些解决方案的对比,比如不同的分词组件的对比,选择一个进行可视化词云,主题模型的生成。最后我们介绍一些文本分类的方法,文本分类的应用...
本书以实际业务场景为例,介绍自然语言处理(NLP)系统开发项目的整个生命周期——从收集数据到部署和监控模型。读者将深入理解NLP系统的开发流程,知道如何消除开发痛点,从算法、数据等方面提高NLP系统的质量。全书分为四大部分,共有11章。第一部分概述NLP技术,为全书奠定知识基础。第二部分从实战角度讲解NLP系统的开发要点...
要理解“算法偏见”,您可以花时间阅读并将维基百科文章的所有内容输入到 Python 字符串中。或者,您可以使用nlpia2_wikipediaPython 包从维基百科下载文本,然后使用自然语言处理找到您需要复习的关键概念。要直接从维基百科检索最新的“算法偏见”文本,请使用nlpia2.wikipedia而不是官方(但已废弃)的维基百科包。
自然语言处理-实战 自然语言处理相关的一些实战。 西西嘛呦 · 34 篇内容 单卡24G就能微调llama3 地址:https://github.com/taishan1994/Llama3-Finetuning本项目基于qwen和qwen1.5进行改造而来。 准备环境 进入到该项目中,然后确保环境和requirements.txt中的保持一致。 下载模型 目前mo…...
本书共8章,主要介绍自然语言处理任务中的深度学习技术,包含深度学习理论基础、深度学习的软件框架、语言模型与词向量、序列模型与梯度消失/爆炸、卷积神经网络在NLP领域的应用、Seq2Seq模型与Attention机制、大规模预训练模型、预训练语言模型BERT,还给出了自然语言处理技术的高级应用和开发实例,并收录了基于PyTorch深度...