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基于深度学习的自然语言处理+Python自然语言处理实战套装共2册

12/16/2018 9:53:18 PM 人评论

《基于深度学习的自然语言处理》 自然语言处理是人工智能领域的一个重要的研究方向,是计算机科学与语言学的交叉学科。随着互联网的快速发展,网络文本尤其是用户生成的文本呈爆炸性增长,为自然语言处理带来了巨大的应用需求。但是由于自然语言具有歧义性、动态性和非规

基于深度学习的自然语言处理+Python自然语言处理实战套装共2册

基于深度学习的自然语言处理+Python自然语言处理实战套装共2册

内容简介

《基于深度学习的自然语言处理》


自然语言处理是人工智能领域的一个重要的研究方向,是计算机科学与语言学的交叉学科。随着互联网的快速发展,网络文本尤其是用户生成的文本呈爆炸性增长,为自然语言处理带来了巨大的应用需求。但是由于自然语言具有歧义性、动态性和非规范性,同时语言理解通常需要丰富的知识和一定的推理能力,为自然语言处理带来了极大的挑战。近年来如火如荼的深度学习技术为解决自然语言处理问题的解决提供了一种可能的思路,已成为有效推动自然语言处理技术发展的变革力量。

本书系统阐述将深度学习技术应用于自然语言处理的方法和技术,深入浅出地介绍了深度学习的基本知识及各种常用的网络结构,并重点介绍了如何使用这些技术处理自然语言。

本书主要面向高等院校自然语言处理和机器学习方向的研究生,也适合自然语言处理或机器学习领域的研究人员以及工业界从事智能相关领域呀发的专业人员阅读参考。



《Python自然语言处理实战:核心技术与算法》

自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科,比较复杂,学习门槛高,但本书巧妙地避开了晦涩难懂的数学公式和证明,即便没有数学基础,也能零基础入门。

本书专注于中文的自然语言处理,以Python及其相关框架为工具,以实战为导向,详细讲解了自然语言处理的各种核心技术、方法论和经典算法。三位作者在人工智能、大数据和算法领域有丰富的积累和经验,是阿里巴巴、前明略数据和七牛云的资深专家。同时,本书也得到了阿里巴巴达摩院高级算法专家、七牛云AI实验室Leader等专家的高度评价和鼎力推荐。

全书一共11章,在逻辑上分为2个部分:

第一部分(第1、2、11章)

主要介绍了自然语言处理所需要了解的基础知识、前置技术、Python科学包、正则表达式以及Solr检索等。

第二部分(第5-10章)

第3~5章讲解了词法分析相关的技术,包括中文分词技术、词性标注与命名实体识别、关键词提取算法等。

第6章讲解了句法分析技术,该部分目前理论研究较多,工程实践中使用门槛相对较高,且效果多是依赖结合业务知识进行规则扩展,因此本书未做深入探讨。

第7章讲解了常用的向量化方法,这些方法常用于各种NLP任务的输入。

第8章讲解了情感分析相关的概念、场景以及一般做情感分析的流程,情感分析在很多行业都有应用。

第9章介绍了机器学习的重要概念,同时重点突出NLP常用的分类算法、聚类算法,还介绍了几个案例。

第10章节介绍了NLP中常用的一些深度学习算法,这些方法比较复杂,但是非常实用,需要读者耐心学习。


作者简介

约阿夫o戈尔德贝格(Yoav Goldberg)

以色列巴伊兰大学计算机科学系高级讲师,曾任Google Research研究员。他于2011年获得本·古里安大学博士学位。他曾经担任EMNLP、EACL等重要国际会议领域主席,在自然语言处理领域发表论文50余篇,并多次获得*佳论文以及杰出论文奖。同时他也是自然语言处理领域*级期刊《Computational Linguistics》的编辑部成员。他的研究方向包括面向自然语言处理的机器学习方法,结构预测,句法与词法分析等。近几年,他专注于神经网络模型,在基于深度学习的自然语言处理方法上作出了重要贡献,同时他也是主流深度学习工具包DyNet的主要研发者之一。

涂铭:

阿里巴巴数据架构师,对大数据、自然语言处理、Python、Java相关技术有深入的研究,积累了丰富的实践经验。曾就职于北京明略数据,是大数据方面的高级咨询顾问。

在工业领域参与了设备故障诊断项目,在零售行业参与了精准营销项目。在自然语言处理方面,担任导购机器人项目的架构师,主导开发机器人的语义理解、短文本相似度匹配、上下文理解,以及通过自然语言检索产品库,在项目中构建了NoSQL+文本检索等大数据架构,也同时负责问答对的整理和商品属性的提取,带领NLP团队构建语义解析层。


刘祥:

百炼智能自然语言处理专家,主要研究知识图谱、NLG等前沿技术,参与机器自动写作产品的研发与设计。

曾在明略数据担当数据技术合伙人兼数据科学家,负责工业、金融等业务领域的数据挖掘工作,在这些领域构建了诸如故障诊断、关联账户分析、新闻推荐、商品推荐等模型。

酷爱新技术,活跃于开源社区,是Spark MLlib和Zeppelin的Contributor。


刘树春:

七牛云高级算法专家,七牛AI实验室NLP&OCR方向负责人,主要负责七牛NLP以及OCR相关项目的研究与落地。在七牛人工智能实验室期间,参与大量NLP相关项目,例如知识图谱、问答系统、文本摘要、语音相关系统等;同时重点关注NLP与CV的交叉研究领域,主要有视觉问答(VQA),图像标注(Image Caption)等前沿问题。

曾在Intel DCSG数据与云计算部门从事机器学习与云平台的融合开发,项目获得IDF大奖。硕士就读于华东师范大学机器学习实验室,在校期间主攻机器学习,机器视觉,图像处理,并在相关国际会议发表多篇SCI/EI论文。


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