本书的主要目的是对自然语言理解领

本书的主要目的是对自然语言理解领

本书为广大从业人员和研究学者提供了一个新的视角，基于真实的细分行业需求，在约束的条件下，通过知识图谱相关理论、方法和技术向各行各业赋能，推动语言理解成果向行业的转移转化，更具有落地实操的价值。如何围绕行业需求，结合行业知识构建知识图谱，将自然语言处理与知识图谱更好地融合，直击垂直行业落地应用的痛点，是本书重点关注的内容。本书是作者几年来在自然语言处理和行业知识图谱实践中的经验梳理，无论你是人工智能领域的从业者还是科研领域的研究者，这本书都能够带给你非常有价值的知识体系和实操方法。

内容简介 本书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、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。 本书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。 ------- 目录 第1章 绪论 1.1 基本概念 1.1.1 语言学与语音学 1.1.2 自然语言处理 1.1.3 关于“理解”的标准 1.2 自然语言处理研究的内容和面临的困难 1.2.1 自然语言处理...(展开全部)

自2017年推出以来，transformers已迅速成为在各种自然语言处理任务中实现最佳结果的主导架构。如果你是一名数据科学家或程序员，这本实践用书将向你展示如何使用Hugging Face Transformers(基于Python的深度学习库)训练和扩展这些大型模型。 Transformers已经被用来撰写真实的新闻故事、改进Google搜索查询，甚至创建会讲老套笑话的聊天机器人。在这本指南中，作者Lewis Tunstall、Leandro von Werra、Thomas Wolf(Hugging Face Transformers的创建者)通过实践方法来教你如何使用transformers以及如何将它集成到你的应用中。你将快速学习可以由transformers帮助解决的各种任务。 为核心NLP任务构建、调试和优化transformers模型...(展开全部)

《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。

自然语言处理（natural language processing，nlp）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能够实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及所有用计算机对自然语言进行的操作。 《python自然语言处理》是自然语言处理领域的一本实用入门指南，旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言。本书基于python编程语言以及一个名为nltk的自然语言工具包的开源库；但并不要求读者有python编程的经验。全书共11章，按照难易程度顺序编排。第1章到3章介绍了语言处理的基础，讲述如何使用小的python程序分析感兴趣的文本信息。第4章讨论结构化程序设计，以巩固前面几章中介绍的编程要点。第5章到第7章介绍语言处理的基本原理，包括标注、分类和信息提取等。第8章到第10章介绍了句子解析、句法结构识别和句意表达...(展开全部)

自然语言逻辑是运用现代逻辑方法研究自然语言的新学科，其开端是蒙太格语法，以后发展出话语表现理论、类型-逻辑语法等理论。本书是从技术角度比较详尽地论述了这些理论对自然语言逻辑结构的分析处理。本书还评述了蒙太格语法和话语表现理论所产生的各具特色的逻辑推演系统。本书在自然语言逻辑的基础上，构造了一个汉语部分语句系统，据此给出汉语多种时态（如进行态，完成态和短暂态等）的严格定义，为全面深入研究汉语的时间结构提供了逻辑基础。

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。

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）、长短期记忆（LSTM）网络、序列到序列建模和注意力机制等基本的深度学习模型和方法；第三部分介绍实战方面的内容，包括信息提取、问答系统、人机对话等真实世界系统的模型构建、性能挑战以及应对方法。 本书面向中高级Python开发人员，兼具基础理论与编程实战，是现代NLP领域从业者的实用参考书。