内容简介
本书系统介绍了自然语言处理（NLP）的基本原理、主流方法和典型应用。全书共分为三大部分：基础篇、方法篇和应用篇。基础篇涵盖语言模型、词法分析、句法分析等传统NLP任务；方法篇深入讲解基于深度学习的序列模型、注意力机制、预训练语言模型等前沿技术；应用篇则聚焦于机器翻译、问答系统、情感分析、信息抽取等实际场景。本书兼顾理论深度与实践性，适合作为计算机科学、人工智能等专业的教材，也可供相关领域工程师和研究人员参考。
目录
作者简介
内容简介
第1章 导论
1.1 基于深度学习的自然语言处理
1.2 本书章节脉络
1.3 自然语言处理算法流程
1.4 小结
第2章 Python开发环境配置
2.1 Linux服务器
2.2 Python虚拟环境
2.3 PyCharm远程连接服务器
2.4 screen任务管理
2.5 Docker技术
2.6 小结
第3章 自然语言处理的发展进程
3.1 人工规则与自然语言处理
3.2 机器学习与自热语言处理
3.3 深度学习与自然语言处理
3.4 小结
第4章 无监督学习的原理与应用
内容简介
第1章 导论
1.1 基于深度学习的自然语言处理
1.2 本书章节脉络
1.3 自然语言处理算法流程
1.4 小结
第2章 Python开发环境配置
2.1 Linux服务器
2.2 Python虚拟环境
2.3 PyCharm远程连接服务器
2.4 screen任务管理
2.5 Docker技术
2.6 小结
第3章 自然语言处理的发展进程
3.1 人工规则与自然语言处理
3.2 机器学习与自热语言处理
3.3 深度学习与自然语言处理
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第4章 无监督学习的原理与应用
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