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文献来源:
出版时间 :
智能文本处理实战
0.00     定价 ¥ 99.80
图书来源: 浙江图书馆(由浙江新华配书)
此书还可采购25本,持证读者免费借回家
  • 配送范围:
    浙江省内
  • ISBN:
    9787115630186
  • 作      者:
    作者:达观数据|责编:王军花
  • 出 版 社 :
    人民邮电出版社
  • 出版日期:
    2024-01-01
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畅销推荐
内容介绍
让计算机自动处理文字一直以来都是我们工作中的重要诉求,而文字的表现形式是多样的,目前,单纯使用自然语言处理技术已无法满足复杂的实际工作场景的需求。本书详细介绍了达观数据多年来在智能文本处理领域的实战经验,从核心技术、相关产品、行业场景案例等多角度出发,帮助读者全面理解智能文本处理技术的意义和价值。全书分为三大部分:第一部分介绍智能文本处理的基础知识、意义和相关核心技术;第二部分介绍智能文本处理项目实施经验以及在不同场景和产品中的应用;第三部分总结达观智能文本处理技术与不同行业场景的结合,供各行业有智能文本处理需求的读者参考。 本书面向人工智能行业从业者、企业信息化负责人等。
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目录
第一部分 基础知识
第1章 智能文本处理概览
1.1 什么是智能文本处理
1.1.1 智能文本处理概念
1.1.2 智能文本处理技术
1.1.3 智能文本处理的价值
1.2 NLP技术简介
1.2.1 基本概念
1.2.2 文本自动处理层次划分
1.2.3 研究现状及主要方法
1.3 书面文本处理和短文本处理
1.3.1 不同处理类型
1.3.2 书面文本应用举例
1.3.3 短文本应用举例
1.3.4 处理差异比较
1.4 机器学习与NLP
1.4.1 机器学习的基本概念与历史
1.4.2 常见的机器学习任务与方法
1.4.3 常见机器学习问题与NLP
1.4.4 实战:如何使用机器学习方法检测垃圾邮件
1.5 深度学习与NLP
1.5.1 深度学习和传统机器学习的差别
1.5.2 深度学习对NLP的推进
1.5.3 深度学习研究在NLP中的局限性
第2章 NLP技术概览
2.1 语言模型
2.1.1 语言模型基本概念
2.1.2 N-gram语言模型
2.1.3 神经网络语言模型
2.1.4 大规模预训练语言模型
2.2 分词与词性标注
2.2.1 概述
2.2.2 分词技术详解
2.2.3 词性识别详解
2.3 NER
2.3.1 基本概念
2.3.2 基于规则的NER
2.3.3 基于序列标注的NER
2.3.4 数据增强方法
2.4 文本分类概述
2.4.1 文本分类任务的基本定义
2.4.2 基于机器学习的文本分类
2.4.3 基于深度学习的文本分类
2.4.4 文本分类算法评估
2.4.5 实践经验与技术进阶
2.5 指代消解
2.5.1 基本概念
……
第二部分 项目覆盖场景
第三部分 行业案例经验
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