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編輯推薦: |
本书是一本基于PaddlePaddle深度学习框架的实践性NLP教程,理论知识翔实,实用性极强。
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內容簡介: |
本书是一本基于PaddlePaddle深度学习框架的实践性NLP教程,内容包括文本表示、文本分类、文本匹配、信息抽取、机器翻译、自动文摘、机器阅读理解、聊天机器人设计与实现等多个领域的知识,以及多种经典算法的实践案例。 本书的编写旨在帮助读者了解和掌握如何使用PaddlePaddle深度学习框架来解决NLP问题,并且让读者通过实践操作加深对NLP基本算法、基础任务的理解,无论是初学者还是有经验的研究者,都能从本书中获得有益的NLP编程经验。
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目錄:
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第1章文本表示
1.1实践一: 基于统计的文本表示
1.2实践二: 基于Word2Vec的文本表示
1.3实践三: 基于预训练的文本表示
第2章文本分类
2.1实践一: 基于BiLSTM的文本分类
2.2实践二: 基于Attention机制的文本分类
2.3实践三: 基于预训练微调的文本分类
2.4实践四: 基于PaddleHub的低俗文本审核
第3章文本匹配
3.1实践一: 基于表示的文本匹配
3.2实践二: 基于交互的文本匹配
3.3实践三: 基于预训练微调的文本匹配
第4章信息抽取
4.1实践一: 基于BiLSTMCRF的命名实体识别
4.2实践二: 基于BiLSTMCRF的事件抽取
4.3实践三: 基于BiLSTM的关系抽取
4.4实践四: 基于预训练微调的关系抽取
4.5实践五: 基于预训练微调的事件抽取
第5章机器翻译
5.1实践一: 基于序列到序列模型的中英机器翻译
5.2实践二: 基于注意力机制的中英机器翻译
5.3实践三: 基于Transformer的中英机器翻译
5.4实践四: 基于预训练微调的中英机器翻译
第6章自动文摘
6.1实践一: 抽取式中文自动文摘
6.2实践二: 生成式英文自动文摘
6.3实践三: 基于预训练微调的中文自动文摘
第7章机器阅读理解
7.1实践一: 基于BiDAF的机器阅读理解
7.2实践二: 基于BERT预训练微调的机器阅读理解
7.3实践三: 基于ERNIE预训练微调的机器阅读理解
第8章聊天机器人设计与实现
8.1实践一: 聊天机器人模块实现与系统测评
8.2实践二: 手动实现简易聊天机器人
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