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  • 正版 自然语言处理实战(利用Python理解分析和生成文本)
  • 新华书店旗下自营,正版全新
    • 作者: (美)霍布森·莱恩//科尔·霍华德//汉纳斯·马克斯·哈普克著 | (美)霍布森·莱恩//科尔·霍华德//汉纳斯·马克斯·哈普克编 | (美)霍布森·莱恩//科尔·霍华德//汉纳斯·马克斯·哈普克译 | (美)霍布森·莱恩//科尔·霍华德//汉纳斯·马克斯·哈普克绘
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2019-02-01
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    • 作者: (美)霍布森·莱恩//科尔·霍华德//汉纳斯·马克斯·哈普克著| (美)霍布森·莱恩//科尔·霍华德//汉纳斯·马克斯·哈普克编| (美)霍布森·莱恩//科尔·霍华德//汉纳斯·马克斯·哈普克译| (美)霍布森·莱恩//科尔·霍华德//汉纳斯·马克斯·哈普克绘
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2019-02-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:627000
    • 页数:432
    • 开本:16开
    • ISBN:9787115540232
    • 版权提供:人民邮电出版社
    • 作者:(美)霍布森·莱恩//科尔·霍华德//汉纳斯·马克斯·哈普克
    • 著:(美)霍布森·莱恩//科尔·霍华德//汉纳斯·马克斯·哈普克
    • 装帧:平装-胶订
    • 印次:1
    • 定价:99.00
    • ISBN:9787115540232
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:中文
    • 出版时间:2019-02-01
    • 页数:432
    • 外部编号:9887606
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    第一部分 处理文本的机器
    第1章 NLP概述
    1.1 自然语言与编程语言
    1.2 神奇的魔法
    1.2.1 会交谈的机器
    1.2.2 NLP中的数学
    1.3 实际应用
    1.4 计算机“眼”中的语言
    1.4.1 锁的语言(正则表达式)
    1.4.2 正则表达式
    1.4.3 一个简单的聊天机器人
    1.4.4 另一种方法
    1.5 超空间简述
    1.6 词序和语法
    1.7 聊天机器人的自然语言流水线
    1.8 深度处理
    1.9 自然语言智商
    1.10 小结
    第2章 构建自己的词汇表——分词
    2.1 挑战(词干还原预览)
    2.2 利用分词器构建词汇表
    2.2.1 点积
    2.2.2 度量词袋之间的重合度
    2.2.3 标点符号的处理
    2.2.4 将词汇表扩展到n-gram
    2.2.5 词汇表归一化
    2.3 情感
    2.3.1 VADER:一个基于规则的情感分析器
    2.3.2 朴素贝叶斯
    2.4 小结
    第3章 词中的数学
    3.1 词袋
    3.2 向量化
    3.3 齐普夫定律
    3.4 主题建模
    3.4.1 回到齐普夫定律
    3.4.2 相关度排序
    3.4.3 工具
    3.4.4 其他工具
    3.4.5 Okapi BM
    3.4.6 未来展望
    3.5 小结
    第4章 词频背后的语义
    4.1 从词频到主题得分
    4.1.1 TF-IDF向量及词形归并
    4.1.2 主题向量
    ……
    第二部分 深度学习(神经网络)
    第三部分 进入现实世界(现实中的NLP挑战)
    附录A 本书配套的NLP工具
    附录B 有趣的Python和正则表达式
    附录C 向量和矩阵(线性代数基础)
    附录D 机器学习常见工具与技术
    附录E 设置亚马逊云服务(AWS)上的GPU
    附录F 局部敏感哈希
    资源
    词汇表

    霍布森·莱恩,拥有20年构建自主系统的经验,这些系统能够代表人类做出重要决策。Hobson在Talentpair训练机器完成简历的阅读和理解,以减少招聘者产生的偏见。在Aira,他帮助构建了个聊天机器人,为视障人士描述视觉世界。

    “在这本书中,读者不仅会学到这些NLP 系统的内部运作原理,还会学到相关的理论和实践技能,并创建自己的算法或模型。” ——Arwen Griffioen 博士,Zendesk 公司 “提供了Python 中当前NLP 工具的概览。我一定会把这本书放在手边,用于我自己的NLP 工作。强烈推荐!” ——Tony Mullen,美国东北大学西雅图分校 “开启NLP 学习之旅的便捷指南。这本书包含大量编程示例,有助于读者以一种很好实用的方式学习。” ——Tommaso Teofili,Adobe 系统公司

    本书是介绍自然语言处理(NLP)和深度学习的实战书。NLP已成为深度学习的核心应用领域,而深度学习是NLP研究和应用中的必要工具。本书分为3部分:第一部分介绍NLP基础,包括分词、TF-IDF向量化以及从词频向量到语义向量的转换;第二部分讲述深度学习,包含神经网络、词向量、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆(LSTM)网络、序列到序列建模和注意力机制等基本的深度学习模型和方法;第三部分介绍实战方面的内容,包括信息提取、问答系统、人机对话等真实世界系统的模型构建、性能挑战以及应对方法。
    本书面向中高级Python开发人员,兼具基础理论与编程实战,是现代NLP领域从业者的实用参考书。

    Python开发人员入门自然语言处理必备 现代自然语言处理领域从业者的实用参考指南 小米AI实验室NLP团队献译 1.本书是构建能够阅读和解释人类语言的机器的实用指南; 2.读者可以使用现有的Python 包来捕获文本的含义并相应地做出响应; 3.本书扩展了传统的自然语言处理方法,包括神经网络、现代深度学习算法和生成技术,用于解决真实世界的问题,如提取日期和名称、合成文本和回答无固定格式的问题; 4.提供源代码。 深度学习领域的*进展使各类应用能够极其精准地理解文本和语音。其结果是,聊天机器人能够模仿真人筛选出与职位高度匹配的简历,完成的预测性搜索,自动生成文档摘要——所有这些都能够以很低的成本实现。新技术的发展连同Keras 和TensorFlow之类的易用工具的出现,使专业品质的自然语言处理(NLP)比以往任何时候都更容易实现。 本书主要内容 Keras、TensorFlow、gensim和 scikit-learn等工具的使用。 基于规则的自然语言处理和基于数据的自然语言处理。 可扩展的自然语言处理流水线。 阅读本书,读者需要对深度学习的知识有基本的了解,并具有中等水平的Python 编程技能。

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