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共97章
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版权信息
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内容简介
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《自然语言处理应用与实战》编委会
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前言
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第1部分 自然语言处理基础
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第1章 绪论
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1.1 自然语言处理综述
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1.2 文本处理技能
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1.3 文本数据处理
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本章总结
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作业与练习
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第2章 词向量技术
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2.1 词向量概述
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2.2 词向量离散表示
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2.3 词向量分布表示
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本章总结
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作业与练习
第3章 关键词提取
3.1 关键词提取概述
3.2 关键词提取的实现
本章总结
作业与练习
第2部分 自然语言处理核心技术
第4章 朴素贝叶斯中文分类
4.1 朴素贝叶斯分类算法概述
4.2 机器学习库sklearn
4.3 案例实现——朴素贝叶斯中文分类
本章总结
作业与练习
第5章 N-gram语言模型
5.1 N-gram概述
5.2 案例实现——基于N-gram的新闻文本预测
本章总结
作业与练习
第6章 PyTorch深度学习框架
6.1 PyTorch基础
6.2 PyTorch数据加载
6.3 PyTorch自带数据集加载
本章总结
作业与练习
第7章 FastText模型文本分类
7.1 FastText模型简介
7.2 案例实现——FastText模型文本分类
本章总结
作业与练习
第8章 基于深度学习的文本分类
8.1 基于TextCNN的文本分类
8.2 基于TextRNN的文本分类
8.3 基于TextRCNN的文本分类
8.4 案例实现——基于深度学习的文本分类
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