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內容簡介： 本书以自然语言处理领域为着眼点，对该领域内的一些经典研究和前沿应用都有涉及，重点介绍了深度学习在自然语言处理中的应用。 本书首先介绍了自然语言处理中的基本概念和基础知识出发，逐步介绍了语言模型、分类任务、信息抽取、知识图谱、机器翻译、摘要生成、句法分析这几种典型的基础型和应用型研究任务的发展、算法原理和模型结构以及未来的趋势及挑战。同时，在本书后一章，前瞻性地对于目前时下热门的研究方向也进行了分析和讨论。 总体上来说，本书阐述了自然语言处理领域中的重点理论，同时又结合具体应用方向深入浅出地进行融合讲解，争取让读者可以在阅读该书的过程中不会因为技术障碍而产生阅读阻力。因此，本书既可以作为高年级本科生和研究生相关课程的教材，也可供相关领域的工程技术人员参阅。 關於作者： 双锴，北京邮电大学，网络与交换技术国家重点实验室，副教授，计算机学会高级会员。2008年起开始专注于大数据技术，目前研究方向为大数据，自然语言处理，计算机视觉，移动互联网技术等。以负责人身份承担了10余项及省部级科研项目，近40项企业合作项目。发表高水平SCI/EI检索论文80余篇，获得国家发明专利20余项，撰写国际规范2篇。

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