《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，基于深度学习解决自然语言处理相关的各种问题，使读者在此过程中更深入地理解深度学习中的重要技术。

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《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，基于深度学习解决自然语言处理相关的各种问题，使读者在此过程中更深入地理解深度学习中的重要技术。 豆瓣评分9.4的畅销书《深度学习入门：基于Python的理论与实现》续作，带你快速直达自然语言处理领域！ 【本书特色】 ·简明易懂 本书内容精炼，聚焦深度学习视角下的自然语言处理，延续前作的行文风格，采用通俗的语言和大量直观的示意图详细讲解，帮助读者加深对深度学习技术的理解，轻松入门自然语言处理。 ·侧重原理 不依赖外...(展开全部)

本书重点介绍了神经网络模型在自然语言处理中的应用。首先介绍有监督的机器学习和前馈神经网络的基本知识，如何将机器学习方法应用在自然语言处理中，以及词向量表示（而不是符号表示）的应用。然后介绍更多专门的神经网络结构，包括一维卷积神经网络、循环神经网络、条件生成模型和基于注意力的模型。后，讨论树形网络、结构化预测以及多任务学习的前景。

将深度学习方法应用于各种自然语言处理任务可以将你的计算算法在速度和准确性方面提升到一个全新的水平。本书首先介绍自然语言处理领域的基本构件，接着介绍了使用最先进的神经网络模型可以解决的问题。随着学习的深入，读者将学习卷积神经网络、递归神经网络和迭代神经网络，此外还包括长期短期记忆网络（LSTM）。在后面的章节中，读者将能够使用自然语言处理技术开发应用程序，例如注意力模型和集束搜索（Beam Search）。

将深度学习方法应用于各种自然语言处理任务可以将你的计算算法在速度和准确性方面提升到一个全新的水平。本书首先介绍自然语言处理领域的基本构件，接着介绍了使用最先进的神经网络模型可以解决的问题。随着学习的深入，读者将学习卷积神经网络、递归神经网络和迭代神经网络，此外还包括长期短期记忆网络（LSTM）。在后面的章节中，读者将能够使用自然语言处理技术开发应用程序，例如注意力模型和集束搜索（Beam Search）。

迁移学习作为机器学习和人工智能领域的重要方法，在计算机视觉、自然语言处理（NLP）、语音识别等领域都得到广泛应用。本书是迁移学习技术的实用入门图书，能够带领读者深入实践自然语言处理模型。首先，本书回顾了机器学习中的关键概念，并介绍了机器学习的发展历史，以及NLP迁移学习的进展；其次，深入探讨了一些重要的NLP迁移学习方法—NLP浅层迁移学习和NLP深度迁移学习；最后，涵盖NLP迁移学习领域中重要的子领域—以Transformer作为关键功能的深度迁移学习技术。读者可以动手将现有的先进模型应用于现实世界的应用程序，包括垃圾电子邮件分类器、IMDb电影评论情感分类器、自动事实检查器、问答系统和翻译系统等。 本书文字简洁、论述精辟、层次清晰，既适合拥有NLP基础的机器学习和数据科学相关的开发人员阅读，也适合作为高等院校计算机及相关专业的学生参考用书。

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本书内容包括自然语言处理概述、Python语言简述、Python数据类型、Python流程控制、Python函数、Python数据科学、Sklearn和NLTK、语料清洗、特征工程、中文分词、文本分类、文本聚类、评价指标、信息提取和情感分析。附录给出教学大纲。

《中文信息处理丛书：统计自然语言处理（第2版）》全面介绍了统计自然语言处理的基本概念、理论方法和最新研究进展，内容包括形式语言与自动机及其在自然语言处理中的应用、语言模型、隐马尔可夫模型、语料库技术、汉语自动分词与词性标注、句法分析、词义消歧、篇章分析、统计机器翻译、语音翻译、文本分类、信息检索与问答系统、自动文摘和信息抽取、口语信息处理与人机对话系统等，既有对基础知识和理论模型的介绍，也有对相关问题的研究背景、实现方法和技术现状的详细阐述。 《中文信息处理丛书：统计自然语言处理（第2版）》可作为高等院校计算机、信息技术等相关专业的高年级本科生或研究生的教材或参考书，也可供从事自然语言处理、数据挖掘和人工智能等研究的相关人员参考。