《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...
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在自然语言处理领域,单词的密集向量表示称为词嵌入(word embedding)或者单词的分布式表示(distributed representation)。过去,将基于计数的方法获得的单词向量称为 distributional representation,将使用神经网络的基于推理的方法获得的单词向量称为distributedrepresentation。
《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...
📚 深度学习进阶:自然语言处理 《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。
《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...
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...