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《自然语言处理技术入门与实战》电子书封面

自然语言处理技术入门与实战

  • 发布时间:2019年12月12日 08:35:52
  • 作者:兰红云
  • 大小:117 MB
  • 类别:自然语言电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:超清版
  • 评分:9.9
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  • 自然语言处理技术入门与实战 PDF 超清版

      给大家带来的一篇关于自然语言相关的电子书资源,介绍了关于自然语言、技术入门、实战方面的内容,本书是由电子工业出版社出版,格式为PDF,资源大小117 MB,兰红云编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.2。

      内容介绍

      本书主要从语义模型详解、自然语言处理系统基础算法和系统案例实战三个方面,介绍了自然语言处理中相关的一些技术。对于每一个算法又分别从应用原理、数学原理、代码实现,以及对当前方法的思考四个方面进行讲解。本书面向的读者为有志于从事自然语言处理相关工作的在校学生、企事业单位工作人员等人群。本书的结构是由浅入深地进行相关内容的介绍,以满足不同层次读者的学习需求。

      目录

      • 第1篇语义模型详解
      • 第1章关键词抽取模型 3
      • 1.1 TF-IDF算法实现关键词抽取 4
      • 1.2 TextRank算法实现关键词抽取 11
      • 1.3 基于语义的统计语言模型实现关键词抽取 16
      • 第2章短语抽取模型 22
      • 2.1 基于互信息和左右信息熵实现短语抽取 23
      • 2.2 TextRank算法实现短语抽取 28
      • 2.3 LDA算法实现短语抽取 31
      • 第3章自动摘要抽取模型 38
      • 3.1 决策树算法实现自动摘要 39
      • 3.2 基于逻辑回归算法实现自动摘要 44
      • 3.3 贝叶斯算法实现自动摘要 50
      • 第4章深度学习——计算任意词距离模型 55
      • 4.1 FP-Growth算法实现词距离计算 56
      • 4.2 N-Gram算法实现词距离计算 61
      • 4.3 BP算法实现词距离计算 65
      • 第5章拼音汉字混合识别模型 70
      • 5.1 贝叶斯模型实现拼音汉字混合识别 71
      • 5.2 HMM模型实现拼音汉字混合识别 75
      • 5.3 RNN神经网络模型实现拼音汉字混合识别 80
      • 第6章文本自动生成模型 87
      • 6.1 基于关键词的文本自动生成模型 88
      • 6.2 RNN模型实现文本自动生成 93
      • 第2篇自然语言处理系统基础算法
      • 第7章Dijkstra算法 101
      • 7.1 算法应用原理介绍 102
      • 7.2 算法数学原理介绍 102
      • 7.3 算法源码说明 106
      • 7.4 算法应用扩展 107
      • 第8章AC-DoubleArrayTrie算法 108
      • 8.1 算法应用原理介绍 109
      • 8.2 算法数学原理介绍 111
      • 8.3 算法应用扩展 116
      • 第9章最大熵算法 117
      • 9.1 算法应用原理介绍 118
      • 9.2 算法数学原理介绍 119
      • 9.3 算法源码说明 124
      • 9.4 算法应用扩展 125
      • 第10章CRF算法 126
      • 10.1 算法应用原理介绍 127
      • 10.2 算法数学原理介绍 130
      • 10.3 算法源码说明 135
      • 10.4 算法应用扩展 136
      • 第11章马尔可夫逻辑网算法 137
      • 11.1 算法应用原理介绍 138
      • 11.2 算法数学原理介绍 142
      • 11.3 算法源码说明 144
      • 11.4 算法应用扩展 145
      • 第12章DIPRE算法 147
      • 12.1 算法应用原理介绍 148
      • 12.2 算法数学原理介绍 151
      • 12.3 算法源码说明 152
      • 12.4 算法应用扩展 153
      • 第13章LSTM算法 155
      • 13.1 算法应用原理介绍 156
      • 13.2 算法数学原理介绍 158
      • 13.3 算法源码说明 163
      • 13.4 算法应用扩展 165
      • 第14章TransE算法 166
      • 14.1 算法应用原理介绍 167
      • 14.2 算法数学原理介绍 170
      • 14.3 算法源码说明 172
      • 14.4 算法应用扩展 174
      • 第3篇系统案例实战
      • 第15章搭建舆情分析与挖掘的系统 177
      • 15.1 系统功能设计简述 178
      • 15.2 系统模块实现详解 181
      • 15.3 系统实现源码说明 186

      学习笔记

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      以上就是本次介绍的自然语言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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