市面上讲解人工智能的书比较多,但要么是偏重理论的讲解,要么是非常深涩的代码,对于计算机基础较差的学员来说,学习成本很高或者学了无益,付出了大量时间,但达不到岗位要求。“人工智能应用与实践系列”图书创性地使用了新的教学方法,通过大量由浅深、环环相扣的实践案例,能够帮助学员迅速理解人工智能的应用,快速掌握工作技能。此外本书还配有超值的300分钟以上的视频课程,帮助基础稍弱或者0基础的学员迅速提升。
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内容简介
《自然语言处理应用与实战》编委会
前言
第1部分 自然语言处理基础
第1章 绪论
第2章 词向量技术
第3章 关键词提取
第2部分 自然语言处理核心技术
第4章 朴素贝叶斯中文分类
第5章 N-gram语言模型
第6章 PyTorch深度学习框架
第7章 FastText模型文本分类
第8章 基于深度学习的文本分类
第3部分 序列标注
第9章 HMM的词性标注
第10章 HMM的命名实体识别
第11章 BiLSTM-CRF的命名实体识别
第4部分 预训练模型
第12章 ALBERT的命名实体识别
第13章 Transformer的文本分类
第14章 BERT的文本相似度计算
第15章 ERNIE的情感分析
反侵权盗版声明
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