PyTorch自然語言處理:以深度學習建立語言應用程式

PyTorch自然語言處理:以深度學習建立語言應用程式
定價:580
NT $ 458 ~ 580
  • 作者:Delip RaoBrian McMahan
  • 譯者:楊尊一
  • 出版社:歐萊禮
  • 出版日期:2019-06-28
  • 語言:繁體中文
  • ISBN10:9865021560
  • ISBN13:9789865021566
  • 裝訂:平裝 / 256頁 / 18.5 x 23 x 1.28 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
 

內容簡介

  “這是NLP與深度學習入門的好書。作者Delip與Brian清楚的說明NLP概念並以程式碼示範如何解決NLP實務工作” -Liling Tang Rakuten研究員

  自然語言處理(Natural Language Processing,NLP)提供解決人工智慧問題的機會,造就出Amazon Alexa與Google Translate等產品。如果你正在開發或學習NLP與深度學習,這本書能告訴你如何以PyTorch這個Python深度學習函式庫應用這些方法。

  作者Delip Rao與Brian McMahan提供扎實的NLP與深度學習演算法,還示範如何以PyTorch建立處理大量文字問題的應用程式。每一章均包含多個程式範例與圖示。

  ‧探索計算圖與監督式學習的典範
  ‧掌握PyTorch張量操作函式庫的基礎
  ‧認識傳統NLP概念與方法
  ‧學習建構神經網路的基本概念
  ‧檢視多層感知器等前饋神經網絡
  ‧使用詞嵌入表示字、句、文件及其他特徵
  ‧認識如何設計遞歸神經網路的資料序列
  ‧探索序列預測與產生序列對序列模型
  ‧學習NLP系統的設計模式
 

作者介紹

作者簡介

Delip Rao


  是專精於機器學習與NLP的Joostware顧問公司創辦人,他也是結合駭客與AI研究員以解決新聞核實問題的Fake News Challenge的共同創辦人。Delip曾在Twitter與Amazon(Alexa)做研究與產品。

Brian McMahan

  是Wells Fargo的NLP研究員,曾在Joostware研究NLP。
 

目錄

前言
第1章 介紹
第2章 傳統 NLP 簡介
第3章 神經網路的基本元件
第4章 自然語言處理的前饋網路
第5章 詞崁入與型別
第6章 自然語言處理序列模型
第7章 自然語言處理的中間序列模型
第8章 自然語言處理的進階序列模型
第9章 經典、前沿、下一步
索引
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