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自然语言及语音处理项目式教程电子书

本书在内容选材上鲜明地聚焦于中文NLP,填补了市场上在这一领域的教育资源空白。书中以中文语境为背景,通过具体的任务案例,帮助读者理解和应用自然语言处理技术。 任务驱动学习:内容选材强调以任务为导向,通过实际的项目案例驱动学习。每个项目都明确设定了知识目标和技能目标,使读者能够通过完成实际任务,直应用所学知识,从而更好地理解和掌握自然语言处理技术。

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作       者:关志广,王玲,区映映

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2025-05-30

字       数:12.0万

所属分类: 经管/励志 > 管理 > 会计/金融投资

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本书内容涵盖自然语言处理、语音信号处理这两项人机交互领域的重要技术,以项目式教学的方式,帮助读者快速掌握相关知识和提高项目发的能力。本书共7个项目:项目1重介绍自然语言处理和语音信号处理技术相关背景、发环境和项目发流程的基本知识,对搭建项目发环境行项目实战;项目2~4重介绍自然语言处理技术中词法分析、句法分析、文本向量化、文本分类和聚类的基本知识,对中文命名实体识别、基于机器学习的文本分类、基于深度学习的文本情感分析行项目实战;项目5~7重介绍语音信号处理技术中数字音频预处理、特征提取、语音识别和语音合成的基本知识,对语音数据特征提取、语音和环境音识别、语音合成行项目实战。在每个项目中,读者可以通过实例模块巩固理论知识,并在项目实战模块中提升综合应用能力。 本书可以作为高等职业院校人工智能相关专业课程的教材,也可作为职业技能等级证书的教学和培训用书,还可作为自然语言处理发人员的参考用书。<br/>【推荐语】<br/>本书在内容选材上鲜明地聚焦于中文NLP,填补了市场上在这一领域的教育资源空白。书中以中文语境为背景,通过具体的任务案例,帮助读者理解和应用自然语言处理技术。 任务驱动学习:内容选材强调以任务为导向,通过实际的项目案例驱动学习。每个项目都明确设定了知识目标和技能目标,使读者能够通过完成实际任务,直应用所学知识,从而更好地理解和掌握自然语言处理技术。 全面覆盖领域: 本书内容覆盖了自然语言处理领域的多个方面,包括文本基础处理、深文本阶处理、语音数据加工处理等。这种全面性有助于读者在学完整本书后,能够全面了解自然语言处理的各个层面,具备广泛的技能。 深度学习与实际应用结合:内容选材注重将深度学习等前沿技术与实际应用相结合。通过项目实训,读者将学习如何应用深度学习技术,如Word2Vec、LSTM等,解决具体的自然语言处理问题,使其在实际项目中更具竞争力。 实际案例的强调: 每个项目都注重实际案例的引,通过真实场景的任务来展示理论知识的应用。这种以实际案例为基础的教学方法有助于读者更好地理解和应用所学知识。 教学资源充分: 为了帮助读者更好地学习,本书提供了丰富的教学资源,包括原始数据文件、Python程序代码、PPT课件等,以及在线学习平台。这些资源的提供使得学习过程更加灵活、方便,并有助于读者更好地巩固所学内容。<br/>【作者】<br/>关志广,副教授,吉林大学通信工程学院通信工程专业毕业,北京邮电大学软件工程硕士。现为南宁职业技术学院人工智能学院专任教师。 2012年7月至2020年11月,就职于中国联通广西分公司,主要从事移动网络优化专业技术工作。超过8年的企业工作经历,拥有较为扎实的技术能力和丰富的管理经验。2020年11月担任南宁职业技术学院人工智能学院专任教师,所属专业为人工智能技术应用专业。 承担《Linux操作系统管理》《Java程序设计》《人工智能应用基础》《Android应用发》《人工智能综合实训》《自然语言处理技术》《毕业设计》等7门以上课程讲授工作。 参加教师教学能力大赛课堂教学比赛获自治区三等奖1项、校级一等奖1项。主持市厅级科研课题1项,参与3项。主持市厅级教改课题1项;校教学改革课题1项,参与4项。主编教材《自然语言处理技术》、参编《信息技术基础》等教材。公发表专业领域论文2篇。获得国家发明专利1项、获得软件著作权10项。<br/>
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Preface 前言

项目1 搭建自然语言及语音信号处理开发环境

1.1 项目导入

1.2 知识链接

1.2.1 自然语言处理技术

1.2.2 语音信号处理技术

1.3 项目实战

1.3.1 部署Python开发环境

1.3.2 安装PyTorch框架

1.3.3 安装PaddlePaddle框架

1.3.4 验证开发环境

1.4 项目小结

1.5 知识拓展

1.6 习题

项目2 进行中文命名实体识别

2.1 项目导入

2.2 知识链接

2.2.1 语料库

2.2.2 中文分词

2.2.3 词性标注

2.2.4 关键词提取

2.2.5 命名实体识别

2.3 项目实战

2.3.1 定义CorpusProcess类

2.3.2 定义CRF_NER类

2.3.3 模型训练与评估

2.3.4 模型预测

2.4 项目小结

2.5 知识拓展

2.6 习题

项目3 实现机器学习的新闻内容分类

3.1 项目导入

3.2 知识链接

3.2.1 句法分析

3.2.2 文本向量化

3.2.3 文本分类与聚类

3.3 项目实战

3.3.1 准备数据集

3.3.2 模型训练

3.3.3 模型评估

3.3.4 模型预测

3.4 项目小结

3.5 知识拓展

3.6 习题

项目4 实现深度学习的酒店评价情感分析

4.1 项目导入

4.2 知识链接

4.2.1 深度学习简介

4.2.2 卷积神经网络

4.2.3 循环神经网络

4.2.4 Transformer模型

4.2.5 深度学习框架

4.3 项目实战

4.3.1 读取语料数据集

4.3.2 语料预处理和特征提取

4.3.3 模型定义

4.3.4 模型训练

4.3.5 模型评估

4.3.6 模型测试

4.4 项目小结

4.5 知识拓展

4.6 习题

项目5 提取语音数据的MFCC特征

5.1 项目导入

5.2 知识链接

5.2.1 语音的物理基础

5.2.2 语音信号的表征

5.2.3 语音信号的数字化

5.2.4 语音信号的预处理

5.2.5 语音信号的时域分析

5.2.6 语音信号的频域分析

5.2.7 语音信号的倒谱分析

5.3 项目实战

5.3.1 语音文件读取

5.3.2 语音信号预处理

5.3.3 MFCC特征提取

5.4 项目小结

5.5 知识拓展

5.6 习题

项目6 实现单句语音和复杂环境音识别

6.1 项目导入

6.2 知识链接

6.2.1 语音识别简介

6.2.2 环境音识别简介

6.2.3 语音和环境音识别算法

6.3 项目实战

6.3.1 单句语音识别

6.3.2 复杂环境音识别

6.4 项目小结

6.5 知识拓展

6.6 习题

项目7 实现新闻文本语音播报

7.1 项目导入

7.2 知识链接

7.2.1 语音合成简介

7.2.2 语音合成算法

7.3 项目实战

7.3.1 数据及模型准备

7.3.2 数据预处理

7.3.3 构建声学模型

7.3.4 声码器合成语音

7.3.5 结果评价

7.4 项目小结

7.5 知识拓展

7.6 习题

附录

附录A PKU词性标注集

附录B CTB词性标注集

附录C SDC依存关系标注集

参考文献

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