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自然語言處理技術(shù)與應(yīng)用

自然語言處理技術(shù)與應(yīng)用

出版社：中國鐵道出版社出版時間：2023-04-01
開本： 16開 頁數(shù)： 192
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自然語言處理技術(shù)與應(yīng)用 版權(quán)信息

自然語言處理技術(shù)與應(yīng)用 內(nèi)容簡介

本書是介紹自然語言處理基礎(chǔ)理論知識和典型應(yīng)用案例的實戰(zhàn)類書籍。本書在整體知識結(jié)構(gòu)上，由淺入深地闡述了自然語言處理的完整知識體系；在案例應(yīng)用上，采用目前主流的編程方式及開發(fā)工具，詳細(xì)介紹了自然語言相關(guān)基礎(chǔ)理論、分詞和字典的應(yīng)用、典型數(shù)據(jù)預(yù)處理方式、經(jīng)典自然語言處理模型及算法流程、感知機(jī)模型、條件隨機(jī)場模型、命名實體方法、信息抽取方法、文本聚類方法、文本分類方法、依存語法（句法）分析方法、自然語言處理中深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用等內(nèi)容。 本書適合高等職業(yè)院校、應(yīng)用型本科院校作為自然語言處理課程的教學(xué)與實訓(xùn)教材，也可供人工智能從業(yè)者作為理論與實踐結(jié)合的參考書。

自然語言處理技術(shù)與應(yīng)用 目錄

單元1 緒論 1.1 自然語言和編程語言 1.1.1 自然語言簡介 1.1.2 編程語言簡介 1.1.3 自然語言和編程語言的相通性 1.2 自然語言處理和信息抽取 1.3 自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí) 1.4 語料庫 1.4.1 通用單語語料庫 1.4.2 漢英雙語平行語料庫 1.4.3 任務(wù)專門語料庫 實戰(zhàn)應(yīng)用一：信貸違約預(yù)測 實戰(zhàn)應(yīng)用二：電子病例解析 單元小結(jié) 習(xí)題 單元2 分詞和字典 2.1 分詞 2.1.1 中文分詞的原理和難點 2.1.2 基于字典的中文分詞方法 2.1.3 主流的中文分詞工具 2.2 字典樹 2.2.1 字典樹概述 2.2.2 字典樹的作用 2.2.3 字典樹的簡易實現(xiàn) 2.3 切分算法 2.3.1 切分算法概述 2.3.2 切分算法 2.3.3 長匹配算法 2.4 評測指標(biāo) 2.4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)中的準(zhǔn)確率 2.4.2 機(jī)器學(xué)習(xí)中的 率、召回率與F-score 2.4.3 NLP中的 率、召回率和F-score 實戰(zhàn)應(yīng)用：使用HanLP詞典實現(xiàn)中文分詞 單元小結(jié) 習(xí)題 單元3 數(shù)據(jù)預(yù)處理 3.1 數(shù)據(jù)清洗 3.2 分詞處理 3.3 特征工程 3.3.1 處理流程 3.3.2 常用的中文文本處理函數(shù) 實戰(zhàn)應(yīng)用一：英文新聞資訊數(shù)據(jù)清洗 實戰(zhàn)應(yīng)用二：中文新聞資訊數(shù)據(jù)清洗 單元小結(jié) 習(xí)題 單元4 語言模型和算法流程 4.1 隱馬爾可夫鏈和二元語法 4.1.1 隱馬爾可夫鏈背景引入 4.1.2 隱馬爾可夫鏈定義 4.1.3 二元語法
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