自然语言处理实战：利用Python理解、分析和生成文本pdf百度网盘下载地址?
本书将从一个心理模型开始告诉读者计算机是如何阅读和解释语言的；之后，读者将了解如何训练基于Python的NLP机器来识别模式并从文本中提取信息。
在学习书中的例子时，读者将会扩展机器的知识，并将其应用到一系列挑战中。从构建一个能够根据文档的含义而不仅是关键词找到文档的搜 索引擎，再到训练一个聊天机器人，通过深度学习来回答问题和参与对话。
本书是介绍自然语言处理（NLP）和深度学习的实战书。NLP已成为深度学习的核心应用领域，而深度学习是NLP研究和应用中的必要工具。
本书分为3部分：第一部分介绍NLP基础，包括分词、TF-IDF向量化以及从词频向量到语义向量的转换；第二部分讲述深度学习，包含神经网络、词向量、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM）网络、序列到序列建模和注意力机制等基本的深度学习模型和方法；第三部分介绍实战方面的内容，包括信息提取、问答系统、人机对话等真实世界系统的模型构建、性能挑战以及应对方法。
本书包括以下精彩内容：
●可扩展的自然语言处理流水线
● 基于规则的自然语言处理和基于数据的自然语言处理
● Keras、TensorFlow、gensim 和 scikit-learn 等工具的使用
本书面向中高级Python开发人员，兼具基础理论与编程实战，是现代NLP领域从业者的实用参考书。
作者简介:
作者简介 霍布森.莱恩（Hobson Lane） 拥有20年构建自主系统的经验，这些系统能够代表人类做出重要决策。Hobson在Talentpair训练机器完成简历的阅读和理解，以减少招聘者产生的偏见。在Aira，他帮助构建了第一个聊天机器人，为视障人士描述视觉世界。他是Keras、scikit-learn、PyBrain、PUGNLP和ChatterBot等开源项目的积极贡献者。他目前正在从事完全公益的开放科学研究和教育项目，包括构建一个开放源码的认知助手。他在AIAA、PyCon、PAIS和IEEE上发表了多篇论文和演讲，并获得了机器人和自动化领域的多项专利。 科尔.霍华德（Cole Howard）是一位机器学习工程师、NLP实践者和作家。他一生都在寻找模式，并在人工神经网络的世界里找到了自己真正的家。他开发了大型电子商务推荐引擎和面向超维机器智... 作者简介 霍布森.莱恩（Hobson Lane） 拥有20年构建自主系统的经验，这些系统能够代表人类做出重要决策。Hobson在Talentpair训练机器完成简历的阅读和理解，以减少招聘者产生的偏见。在Aira，他帮助构建了第一个聊天机器人，为视障人士描述视觉世界。他是Keras、scikit-learn、PyBrain、PUGNLP和ChatterBot等开源项目的积极贡献者。他目前正在从事完全公益的开放科学研究和教育项目，包括构建一个开放源码的认知助手。他在AIAA、PyCon、PAIS和IEEE上发表了多篇论文和演讲，并获得了机器人和自动化领域的多项专利。 科尔.霍华德（Cole Howard）是一位机器学习工程师、NLP实践者和作家。他一生都在寻找模式，并在人工神经网络的世界里找到了自己真正的家。他开发了大型电子商务推荐引擎和面向超维机器智能系统（深度学习神经网络）的最先进的神经网络，这些系统在Kaggle竞赛中名列前茅。他曾在Open Source Bridge和Hack University 大会上发表演讲，介绍卷积神经网络、循环神经网络及其在自然语言处理中的作用。 汉纳斯.马克斯.哈普克（Hannes Max Hapke）是从一位电气工程师转行成为机器学习工程师的。他在高中研究如何在微控制器上计算神经网络时，对神经网络产生了浓厚的兴趣。Hannes喜欢自动化软件开发和机器学习流水线。他与合作者共同开发了面向招聘、能源和医疗应用的深度学习模型和机器学习流水线。Hannes在包括OSCON、Open Source Bridge和Hack University在内的各种会议上发表演讲介绍机器学习。 译者简介 史亮 小米NLP高级软件工程师，本科毕业于武汉大学，后保送中科院计算所硕博连读，获得博士学位。目前主要负责小米MiNLP平台的研发工作。 鲁骁 小米NLP高级软件工程师，本科、硕士毕业于华中科技大学，博士毕业于中科院计算所。目前主要从事大规模文本分类、内容过滤、人机对话等方向的研发工作。 唐可欣 小米NLP软件工程师，本科毕业于西安电子科技大学，硕士毕业于法国巴黎高科电信学院。主要从事语言模型、意图分析、情感分析等方向的研发工作。 王斌 小米AI实验室主任、NLP首席科学家，前中科院博导、研究员，中国科学院大学教授。译有《信息检索导论》《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》《机器学习实战》等书籍。
目录:
第1章 NLP概述
第2章 构建自己的词汇表——分词
第3章 词中的数学
第4章 词频背后的语义
第5章 神经网络初步（感知机与反向传播）
第6章 词向量推理（Word2vec）
第7章 卷积神经网络（CNN）
第8章 循环神经网络（RNN）
第9章 改进记忆力：长短期记忆网络（LSTM）
第10章 序列到序列建模和注意力机制
第11章 信息提取（命名实体识别与问答系统）
第12章 开始聊天（对话引擎）
第13章 可扩展性（优化、并行化和批处理）
点击下载