自然語言處理實踐
內容描述
本書融合統計學、語言學等知識，以“讓電腦能夠確切理解人類的語言，並自然地與人進行交互”為**目標，研究能夠實現人與電腦之間用自然語言進行溝通的系列理論與技術。本書兼具基礎理論與編程實戰，可作為高等院校電腦、信息技術等相關專業的高年級本科生或研究生的實踐教材或參考書，也可供從事自然語言處理、數據挖掘和人工智能等領域研究的相關人員參考，是一本實用性極強的入門實踐教輔材料。
目錄大綱
目錄
第1章自然語言處理概述
實踐一： 隨機數生成與排序
實踐二： 99乘法表
實踐三： “海量”文件遍歷
實踐四： 文本詞頻分析
實踐五： 百度百科數據爬取
實踐六： 百度百科數據預處理
第2章文本表示
實踐七： 基於Word2vec的語言模型實踐
實踐八： 基於ERNIE語言模型的文本語義匹配
實踐九： 基於PaddleNLP的短文本相似度計算
第3章文本分類
實踐十： 基於FNN網絡的電影評論情感分析
實踐十一： 基於LSTM網絡的謠言檢測
實踐十二： 基於PaddleHub的低俗文本審核
第4章信息抽取
實踐十三： 基於LSTM的命名實體識別
實踐十四： 基於BiLSTM+CRF的事件抽取
實踐十五： 基於BiLSTM的關系抽取
第5章機器翻譯
實踐十六： 基於序列到序列模型的中英機器翻譯
實踐十七： 基於註意力機制的中英機器翻譯
實踐十八： 基於Transformer的中英機器翻譯
第6章自動文摘
實踐十九： 基於註意力機制的英文新聞標題生成
實踐二十： 基於Transformer的英文自動文摘
實踐二十一： 基於ERNIEGEN的中文自動文摘
第7章機器閱讀理解
實踐二十二： 基於SQuAD的機器閱讀理解
實踐二十三： 基於BiDAF的機器閱讀理解
實踐二十四： 基於預訓練——微調的機器閱讀理解
第8章聊天機器人設計與實現
實踐二十五(一)： 聊天機器人模塊實現
實踐二十五(二)： 聊天機器人系統評測
參考文獻
