深度序列模型与自然语言处理 基于TensorFlow2实践

图书信息

作者：阮翀著

出版社：清华大学出版社

定价：99.00

ISBN：9787302629610

出版时间：2023-05-01

分类：图书,行业职业,计算机,编程语言

商品介绍

目录

第1章深度学习与自然语言处理概述

1.1自然语言处理简史

1.1.1自然语言处理能做什么

1.1.2自然语言处理的发展史

1.2深度学习的兴起

1.2.1从机器学习到深度学习

1.2.2深度学习框架

1.2.3TensorFlow2程序样例

第2章词向量的前世今生

2.1文本预处理的流程

2.2前深度学习时代的词向量

2.2.1独热向量

2.2.2分布式表示

2.3深度学习时代的词向量

2.3.1词向量的分类

2.3.2可视化词向量

2.3.3词向量在下游任务中的使用

2.4Word2vec数学原理

……

内容简介

本书以自然语言和语音信号处理两大应用领域为载体,详细介绍深度学习中的各种常用序列模型。在讲述理论知识的同时辅以代码实现和 讲解,帮助读者深入掌握相关知识技能。

本书共12章,不仅涵盖了词向量、循环神经网络、卷积神经网络、Transformer等 基础知识,还 囊括了注意力机制、序列到序列问题等 专题,同时还包含其他书籍中较少涉及的预训练语言模型、生成对抗网络、强化学习、流模型 等前沿内容,以拓宽读者视野。

本书既适合互联网公司算法I程师等群体阅读,又可以作为本科高年级或研究生级别的自然语言处理和深 度学习课程的参考教材。

作者简介

北京大学计算语言研究所硕士，在国内外会议和期刊上发表过多篇自然语言处理相关论文。曾负责网易有道离线神经网络机器翻译模块和 Kikatech 印度输入法引擎算法研发工作，并撰写相关专利。在知乎平台上回答深度学习和自然语言处理相关问题，多个回答获得编辑推荐，上万粉丝关注。