資料 | 2019年新書《基于PyTorch的自然語言處理》pdf

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本書適用于自然語言處理(NLP)和深度學(xué)習(xí)的新手學(xué)習(xí)兩個(gè)領(lǐng)域中的一些重要的知識(shí)點(diǎn)。這兩個(gè)領(lǐng)域研究熱點(diǎn)都呈指數(shù)增加。由于本書強(qiáng)調(diào)深度學(xué)習(xí)和自然語言處理中的代碼實(shí)現(xiàn)，這些代碼都是基于PyTorch實(shí)現(xiàn)的，因此它也適用于有一定NLP和深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的人。由于深度學(xué)習(xí)和NLP兩個(gè)領(lǐng)域中的知識(shí)點(diǎn)是非常豐富的，我們?cè)诰帉懕緯倪^程中，對(duì)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行選擇，不可能覆蓋所有的。對(duì)于初學(xué)者來說，希望這本書能幫助他們?cè)鷮?shí)算法基礎(chǔ)。

機(jī)器學(xué)習(xí)，尤其是深度學(xué)習(xí)，是一門體驗(yàn)式學(xué)科，而不是一門智力科學(xué)。本書中，每章都包含大量的端到端示例代碼，幫助讀者扎實(shí)算法過程中提升動(dòng)手能力。自然語言處理（NLP）為解決人工智能問題提供了無限機(jī)會(huì)，比如亞馬遜Alexa和谷歌翻譯等產(chǎn)品。如果你是NLP和深度學(xué)習(xí)開發(fā)人員或數(shù)據(jù)科學(xué)家，本書將指導(dǎo)讀者如何使用PyTorch（一種基于Python的深度學(xué)習(xí)庫(kù)）來實(shí)現(xiàn)這些方法。

作者Delip Rao和Brian McMahon在本書中首先介紹NLP和深度學(xué)習(xí)算法的一些基礎(chǔ)知識(shí)，并基于PyTorch平臺(tái)實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)的算法，每章包括幾個(gè)代碼示例和插圖。

  閱讀本書，讀者將學(xué)會(huì)：

    ? 探索計(jì)算圖和監(jiān)督學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)
    ? 掌握PyTorch深度學(xué)習(xí)庫(kù)相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)
    ? 學(xué)習(xí)傳統(tǒng)的NLP概念和方法
    ?了解構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所涉及的基本思想
    ? 使用embedding來表示單詞，句子，文檔
    ? 探索序列預(yù)測(cè)、序列生成和序列到序列模型
    ? 了解用于構(gòu)建生產(chǎn)NLP系統(tǒng)的設(shè)計(jì)模式