科技 类型
可以朗读 语音朗读
244千字 字数
2022-09-01 发行日期
展开全部

主编推荐语

本书以实际业务场景为例，介绍自然语言处理（NLP）系统开发项目的整个生命周期——从收集数据到部署和监控模型。

内容简介

全书分为四大部分。第一部分概述NLP技术，为全书奠定知识基础。第二部分从实战角度讲解NLP系统的开发要点，内容涉及文本分类、信息提取等。第三部分专注于NLP重点应用的垂直领域：社交媒体、电子商务、医疗行业、金融业等，并辅以Python示例。第四部分将所有知识点融会贯通，并讲解如何利用所学知识部署NLP系统。

目录

  • 版权信息
  • 版权声明
  • O'Reilly Media, Inc.介绍
  • 业界评论
  • 献词
  • 本书赞誉
  • 序
  • 前言
  • 第一部分 基础
  • 第1章 自然语言处理概要
  • 1.1 真实世界中的自然语言处理
  • 1.2 什么是语言
  • 1.3 机器学习、深度学习和自然语言处理：概述
  • 1.4 自然语言处理方法
  • 1.5 自然语言处理演练：对话智能体
  • 1.6 小结
  • 第2章 自然语言处理流水线
  • 2.1 数据获取
  • 2.2 文本提取和清洗
  • 2.3 预处理
  • 2.4 特征工程
  • 2.5 建模
  • 2.6 评估
  • 2.7 建模之后的阶段
  • 2.8 使用其他语言
  • 2.9 案例研究
  • 2.10 小结
  • 第3章 文本表示
  • 3.1 向量空间模型
  • 3.2 基本的向量化方法
  • 3.3 分布式表示
  • 3.4 词和字符之上的分布式表示
  • 3.5 通用文本表示
  • 3.6 可视化嵌入
  • 3.7 人工特征表示
  • 3.8 小结
  • 第二部分 核心
  • 第4章 文本分类
  • 4.1 应用程序
  • 4.2 文本分类流水线
  • 4.3 一个流水线，多个分类器
  • 4.4 在文本分类中使用神经嵌入
  • 4.5 用于文本分类的深度学习
  • 4.6 解释文本分类模型
  • 4.7 无数据或少数据学习和新领域适应
  • 4.8 案例研究：企业工单系统
  • 4.9 实用建议
  • 4.10 小结
  • 第5章 信息提取
  • 5.1 信息提取应用程序
  • 5.2 信息提取任务
  • 5.3 信息提取的通用流水线
  • 5.4 关键词提取
  • 5.5 命名实体识别
  • 5.6 命名实体消歧与链接
  • 5.7 关系提取
  • 5.8 其他高级信息提取任务
  • 5.9 案例研究
  • 5.10 小结
  • 第6章 聊天机器人
  • 6.1 聊天机器人的应用
  • 6.2 聊天机器人的分类
  • 6.3 构建对话系统的流水线
  • 6.4 对话系统原理
  • 6.5 深入对话系统的组件
  • 6.6 其他对话流水线
  • 6.7 Rasa NLU
  • 6.8 案例研究：食谱推荐
  • 6.9 小结
  • 第7章 主题简介
  • 7.1 搜索和信息检索
  • 7.2 主题建模
  • 7.3 文本摘要
  • 7.4 文本推荐系统
  • 7.5 机器翻译
  • 7.6 问答系统
  • 7.7 小结
  • 第三部分 应用
  • 第8章 社交媒体
  • 8.1 应用
  • 8.2 独特的挑战
  • 8.3 用于社交平台数据的自然语言处理
  • 8.4 模因与虚假新闻
  • 8.5 小结
  • 第9章 电子商务与零售
  • 9.1 电子商务目录
  • 9.2 电子商务中的搜索
  • 9.3 构建电子商务目录
  • 9.4 评论分析
  • 9.5 电子商务推荐
  • 9.6 小结
  • 第10章 医疗、金融和法律
  • 10.1 医疗
  • 10.2 金融与法律
  • 10.3 小结
  • 第四部分 综合
  • 第11章 端到端自然语言处理系统
  • 11.1 重温自然语言处理流水线：部署自然语言处理软件
  • 11.2 构建和维护成熟的系统
  • 11.3 数据科学过程
  • 11.4 让人工智能在组织中取得成功
  • 11.5 展望未来
  • 11.6 结语
  • 关于作者
  • 关于封面
展开全部

评分及书评

评分不足
2个评分

出版方

人民邮电出版社

人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。