自然语言处理与深度学习：通过C语言模拟

给大家带来的一篇关于深度学习相关的电子书资源，介绍了关于自然语言、深度学习、C语言方面的内容，本书是由机械工业出版社出版，格式为PDF，资源大小123.9 MB，小高知宏编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：9.5。

内容介绍

《自然语言处理与深度学习：通过C语言模拟》初步探索了将深度学习应用于自然语言处理的方法。概述了自然语言处理的一般概念，通过具体实例说明了如何提取自然语言文本的特征以及如何考虑上下文关系来生成文本。书中自然语言文本的特征提取是通过卷积神经网络来实现的，而根据上下文关系来生成文本则利用了循环神经网络。这两个网络是深度学习领域中常用的基础技术。

目录

• 第1章　自然语言处理与深度学习1
• 第2章　基于文本处理的自然语言处理32
• 第3章　深度学习应用于自然语言文本分析77
• 第4章　文本生成与深度学习133
• 附录A　将行的重复次数添加到行首的程序uniqc.c167
• 附录B　按照行首的数值对行进行排序的程序sortn.c169
• 附录C　全连接型神经网络的程序bp.c171
• 参考文献178

学习笔记

Python自然语言处理 NLTK 库用法入门教程【经典】

本文实例讲述了Python自然语言处理 NLTK 库用法。分享给大家供大家参考，具体如下： 在这篇文章中，我们将基于 Python 讨论自然语言处理（NLP）。本教程将会使用 Python NLTK 库。NLTK 是一个当下流行的，用于自然语言处理的 Python 库。 那么 NLP 到底是什么？学习 NLP 能带来什么好处？ 简单的说，自然语言处理（ NLP ）就是开发能够理解人类语言的应用程序和服务。 我们生活中经常会接触的自然语言处理的应用，包括语音识别，语音翻译，理解句意，理解特定词语的同义词，以及写出语法正确，句意通畅的句子和段落。 NLP的作用 正如大家所知，每天博客，社交网站和网页会产生数亿字节的海量数据。 有很……

Python编程使用NLTK进行自然语言处理详解

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。自然语言工具箱（NLTK，NaturalLanguageToolkit）是一个基于Python语言的类库，它也是当前最为流行的自然语言编程与开发工具。在进行自然语言处理研究和应用时，恰当利用NLTK中提供的函数可以大幅度地提高效率。本文就将通过一些实例来向读者介绍NLTK的使用。 NLTK NaturalLanguageToolkit，自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 NLTK是一个开源的项目，包含：Python模块，数据集和教程，用于NLP的研究和开发 。 NLTK由Steven Bird和Edward Loper在宾夕法尼亚大学计算机和信息科学系开发。 NLTK包括图形演示和示例数据。其提供的教程……

Python自然语言处理之词干,词形与最大匹配算法代码详解

本文主要对词干提取及词形还原以及最大匹配算法进行了介绍和代码示例，Python实现，下面我们一起看看具体内容。 自然语言处理中一个很重要的操作就是所谓的stemming和lemmatization，二者非常类似。它们是词形规范化的两类重要方式，都能够达到有效归并词形的目的，二者既有联系也有区别。 1、词干提取（stemming） 定义：Stemmingistheprocessforreducinginflected(orsometimesderived)wordstotheirstem,baseorrootform—generallyawrittenwordform. 解释一下，Stemming是抽取词的词干或词根形式（不一定能够表达完整语义）。 NLTK中提供了三种最常用的词干提取器接口，即Porterstemmer,LancasterStemmer和SnowballStemmer。 PorterStemmer基于Porter词干提取……

以上就是本次介绍的深度学习电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对码农之家的支持。

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