《自然语言处理技术入门与实战》内容简介与阅读建议

获取这本书 暂无已核验电子书资源
下载
作者
兰红云
分类
科技技术
出版年份
2017
出版社
电子工业出版社
页数
200 页
语言
中文

《自然语言处理技术入门与实战》内容简介

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。

《自然语言处理技术入门与实战》书籍信息摘要

《自然语言处理技术入门与实战》内容简介与阅读建议,作者 兰红云,科技技术,2017年。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题:自然语言、计算机类。

《自然语言处理技术入门与实战》适合哪些读者?

适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。

获取建议

《自然语言处理技术入门与实战》怎么获取更合适?

优先确认版本和阅读目的;下载区只展示已核验的公版、授权、开放许可或官方试读资源。

下载

暂无已核验电子书资源;本站不展示未授权完整文件。

下载

版本

优先选择作者、译者、出版社、出版年份和 ISBN 信息明确的版本;经典作品可优先选择校注、导读或权威出版社版本。

目录

  1. 第1篇语义模型详解
  2. 第1章关键词抽取模型 3
  3. 1.1 TF-IDF算法实现关键词抽取 4
  4. 1.2 TextRank算法实现关键词抽取 11
  5. 1.3 基于语义的统计语言模型实现关键词抽取 16
  6. 第2章短语抽取模型 22
  7. 2.1 基于互信息和左右信息熵实现短语抽取 23
  8. 2.2 TextRank算法实现短语抽取 28
展开全部(共 69 章节)
  1. 2.3 LDA算法实现短语抽取 31
  2. 第3章自动摘要抽取模型 38
  3. 3.1 决策树算法实现自动摘要 39
  4. 3.2 基于逻辑回归算法实现自动摘要 44
  5. 3.3 贝叶斯算法实现自动摘要 50
  6. 第4章深度学习——计算任意词距离模型 55
  7. 4.1 FP-Growth算法实现词距离计算 56
  8. 4.2 N-Gram算法实现词距离计算 61
  9. 4.3 BP算法实现词距离计算 65
  10. 第5章拼音汉字混合识别模型 70
  11. 5.1 贝叶斯模型实现拼音汉字混合识别 71
  12. 5.2 HMM模型实现拼音汉字混合识别 75
  13. 5.3 RNN神经网络模型实现拼音汉字混合识别 80
  14. 第6章文本自动生成模型 87
  15. 6.1 基于关键词的文本自动生成模型 88
  16. 6.2 RNN模型实现文本自动生成 93
  17. 第2篇自然语言处理系统基础算法
  18. 第7章Dijkstra算法 101
  19. 7.1 算法应用原理介绍 102
  20. 7.2 算法数学原理介绍 102
  21. 7.3 算法源码说明 106
  22. 7.4 算法应用扩展 107
  23. 第8章AC-DoubleArrayTrie算法 108
  24. 8.1 算法应用原理介绍 109
  25. 8.2 算法数学原理介绍 111
  26. 8.3 算法应用扩展 116
  27. 第9章最大熵算法 117
  28. 9.1 算法应用原理介绍 118
  29. 9.2 算法数学原理介绍 119
  30. 9.3 算法源码说明 124
  31. 9.4 算法应用扩展 125
  32. 第10章CRF算法 126
  33. 10.1 算法应用原理介绍 127
  34. 10.2 算法数学原理介绍 130
  35. 10.3 算法源码说明 135
  36. 10.4 算法应用扩展 136
  37. 第11章马尔可夫逻辑网算法 137
  38. 11.1 算法应用原理介绍 138
  39. 11.2 算法数学原理介绍 142
  40. 11.3 算法源码说明 144
  41. 11.4 算法应用扩展 145
  42. 第12章DIPRE算法 147
  43. 12.1 算法应用原理介绍 148
  44. 12.2 算法数学原理介绍 151
  45. 12.3 算法源码说明 152
  46. 12.4 算法应用扩展 153
  47. 第13章LSTM算法 155
  48. 13.1 算法应用原理介绍 156
  49. 13.2 算法数学原理介绍 158
  50. 13.3 算法源码说明 163
  51. 13.4 算法应用扩展 165
  52. 第14章TransE算法 166
  53. 14.1 算法应用原理介绍 167
  54. 14.2 算法数学原理介绍 170
  55. 14.3 算法源码说明 172
  56. 14.4 算法应用扩展 174
  57. 第3篇系统案例实战
  58. 第15章搭建舆情分析与挖掘的系统 177
  59. 15.1 系统功能设计简述 178
  60. 15.2 系统模块实现详解 181
  61. 15.3 系统实现源码说明 186

常见问题

《自然语言处理技术入门与实战》适合谁读?

适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。

《自然语言处理技术入门与实战》阅读难度高吗?

建议先看简介、目录、作者和相关书籍,再判断是否适合当前阶段阅读。

《自然语言处理技术入门与实战》纸质书值得买吗?

当前暂未接入已核验的纸质书购买链接,建议通过出版社、京东、当当等正版渠道核对版本后购买。

《自然语言处理技术入门与实战》哪个版本更适合?

优先选择作者、译者、出版社、出版年份和 ISBN 信息清楚的版本;经典作品可优先选择校注、导读或权威出版社版本。

在哪里可以合法获取《自然语言处理技术入门与实战》?

当前没有确认授权的电子书下载资源,也暂未接入已核验购买链接;商业出版物不提供未授权下载,建议通过出版社、京东、当当或官方电子书平台核对获取。

如何继续查找《自然语言处理技术入门与实战》相关书籍?

可以进入 兰红云 作者页查看其他作品,也可以通过分类、标签、排行榜、人工推荐和“读完这本还可以读”继续发现相近主题。

手机扫码下载

使用手机扫描二维码

扫码后会直接打开下载链接。

电子书下载二维码

手机端点击下载会直接跳转,无需扫码。