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共76章
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版权信息
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内容简介
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作者简介
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前言
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第1章 分词和词性标注
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1.1 为什么要学习分词
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1.2 分词的传统算法
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1.3 深度学习在分词中的应用
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1.4 为什么要学习已经过时的模型
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1.5 BERT之后的中文分词还有必要用吗
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1.6 如何做词性标注
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1.7 大模型时代的分词和词性标注
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1.8 小结
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第2章 文本分类
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2.1 文本分类的应用
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2.2 文本分类的词向量方法
2.3 文本分类的深度学习方法
2.4 分类任务数据集
2.5 大模型时代的文本分类
2.6 小结
第3章 命名实体识别
3.1 什么是NER
3.2 传统的NER方法
3.3 深度学习在NER中的应用
3.4 大模型时代的命名实体识别
3.5 小结
第4章 神经机器翻译
4.1 神经机器翻译的发展
4.2 评估指标
4.3 神经机器翻译概述
4.4 注意力机制
4.5 NMT经典模型——Transformer
4.6 NMT前沿研究
4.7 大模型时代的神经机器翻译
4.8 小结
第5章 文本纠错
5.1 纠错概述
5.2 英文纠错
5.3 拼音纠错
5.4 中文纠错
5.5 中文纠错实践
5.6 基于NMT的纠错简介
5.7 大模型时代的文本纠错
5.8 小结
第6章 机器阅读理解
6.1 MRC综述
6.2 MRC数据集
6.3 常见的MRC模型
6.4 大模型时代的机器阅读理解
6.5 小结
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