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  • 基于深度学习的短文本分类 鲁富宇,冷泳林 著 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 鲁富宇,冷泳林著
    • 出版社: 冶金工业出版社
    • 出版时间:2024-06-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 鲁富宇,冷泳林著
    • 出版社:冶金工业出版社
    • 出版时间:2024-06-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2024-06-01
    • 字数:166000
    • 页数:136
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787502498832
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:冶金工业出版社

    基于深度学习的短文本分类

    作  者:鲁富宇,冷泳林 著
    定  价:69
    出 版 社:冶金工业出版社
    出版日期:2024年06月01日
    页  数:136
    装  帧:平装
    ISBN:9787502498832
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    内容简介

    本书深入探讨了深度学习在短文本分类领域的研究与应用,通过对深度学习模型、词嵌入技术等关键概念的详细讨论,阐述了深度学习在短文本分类中的原理和方法,并展示了深度学习在短文本分类应用的具体实例和未来发展方向,包括电子政务短文本信息挖掘、融合TextCNN-BiGRU的文本情感分类算法,以及基于MSF-GCN的短文本分类模型等内容。
    本书可供从事文本处理和自然语言处理的研究人员、工程师以及相关领域的决策者阅读参考。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    1 绪论
    1.1 短文本分类现状及重要性
    1.2 短文本与长文本处理的差异和挑战
    1.3 短文本分类研究范围与方法
    2 深度学习概述
    2.1 深度学习发展历程
    2.1.1 早期神经网络的兴起:简单线性感知器的时代
    2.1.2 反向传播算法:多层神经网络的关键突破
    2.1.3 卷积神经网络的出现:图像处理的新纪元
    2.1.4 深度学习的革命:ImageNet比赛与AlexNet
    2.1.5 循环神经网络与长短期记忆网络:序列数据处理的新篇章
    2.1.6 生成对抗网络的提出:新一代生成模型
    2.1.7 自注意力与Transformer模型:自然语言处理的新里程碑
    2.1.8 大型预训练模型的兴起:BERT、CPT等
    2.2 深度学习基本理论与模型
    2.2.1 神经网络的数学基础
    2.2.2 深度学习的关键技术
    2.2.3 超参数调优与模型评估
    ……

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