作 者:(日)小高知宏 著;申富饒,於僡 譯
定 價:49
出 版 社:機械工業出版社
出版日期:2018年01月01日
頁 數:177
裝 幀:平裝
ISBN:9787111586579
●譯者序
●前言
●第1章自然語言處理與深度學習1
●1.1自然語言處理1
●1.1.1什麼是自然語言處理1
●1.1.2自然語言處理基礎4
●1.2深度學習13
●1.2.1人工智能與機器學習13
●1.2.2神經網絡16
●1.2.3卷積神經網絡和自編碼器22
●1.3與自然語言處理相關的深度學習27
●1.3.1自然語言處理與神經網絡、深度學習27
●1.3.2用神經網絡來表達單詞意義29
●1.3.3深度學習應用於自然語言處理31
●第2章基於文本處理的自然語言處理32
●2.1自然語言文本的文本處理32
●2.1.1文字處理32
●2.1.2單詞處理45
●2.1.31-of-N表示的處理54
●2.2基於單詞2-gram的文本生成68
●部分目錄
本書初步探索了將深度學習應用於自然語言處理的方法。概述了自然語言處理的一般概念,通過具體實例說明了如何提取自然語言文本的特征以及如何考慮上下文關繫來生成文本。書中自然語言文本的特征提取是通過卷積神經網絡來實現的,而根據上下文關繫來生成文本則利用了循環神經網絡。這兩個網絡是深度學習領域中常用的基礎技術。
(日)小高知宏 著;申富饒,於僡 譯
小高知宏,日本福井大學工學研究科教授。其主要著作有日本歐姆社出版的《從基礎開始學會TCP/IP Java網絡程序設計第2版》《初學Al程序設計——用C語言制作人工智能和人工無能》《初學機器學習》《基於AI的大規模數據處理入門》等。
PREFACE前 言深度學習技術在計算機圖像識別領域取得了重大成果,這一技術目前已經逐漸應用於機器學習的多個不同領域,使人工智能發展到了過去所不能達到的能力層次。同樣,深度學習也能應用於自然語言處理領域,能夠解決過去不能處理的各種自然語言處理問題。 本書初步探索了將深度學習應用於自然語言處理的方法,概述了自然語言處理的常見概念,通過具體實例說明了如何提取自然語言文本的特征以及如何考慮上下文關繫來生成文本。本書中,自然語言文本的特征提取是通過卷積神經網絡來實現的,根據上下文關繫來生成文本則利用了循環神經網絡。這兩個網絡是深度學習領域中常用的基礎技術。 本書通過實現C語言程序來具體講解自然語言處理與深度學習的相關技術,所給出的程序都能在普通的個人電腦上執行。等