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	當(dāng)前位置： 首頁出版圖書科學(xué)技術(shù)計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)通信自然語言處理技術(shù)與應(yīng)用

	



    
    

    
自然語言處理技術(shù)與應(yīng)用

    

	
自然語言處理技術(shù)與應(yīng)用
	
	

	

	

	
定　價(jià)：￥39.80

	

			
					

						作　者：
						武桂梅，林野川，徐明
					

					

						出版社：
						中國(guó)鐵道出版社
					

					

						叢編項(xiàng)：
						
					

					

						標(biāo)　簽：
						暫缺
					

				
	
	

    
	

	

			
					

						ISBN：
						9787113301026
						出版時(shí)間：
						2023-04-01	
                        包裝：
						平裝					
					
					
					
					
						開本：
						16開
						頁數(shù)：
						192
						字?jǐn)?shù)：
						 
					
					
				

        

   

    
    
    
	
	
	
	
內(nèi)容簡(jiǎn)介

	

	
　　人工智能作為 產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重點(diǎn)領(lǐng)域，需要高層次技術(shù)技能人才。 增設(shè)人工智能技術(shù)應(yīng)用、人工智能工程技術(shù)等專業(yè)，旨在培養(yǎng)理想信念堅(jiān)定、德智體美勞全面發(fā)展、具有較高的科學(xué)文化水平、良好的人文素養(yǎng)、職業(yè)道德和精益求精工匠精神、掌握較為系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論知識(shí)和技術(shù)技能、有較強(qiáng)的就業(yè)能力和可持續(xù)發(fā)展能力的人才。本書的編寫正是基于這樣一個(gè)人才培養(yǎng)目標(biāo)，從技能出發(fā)、以技術(shù)為基礎(chǔ)、重在應(yīng)用。本書共12個(gè)單元，主要內(nèi)容：緒論、分詞和字典、數(shù)據(jù)預(yù)處理、語言模型和算法流程、感知機(jī)、條件隨機(jī)場(chǎng)、命名實(shí)體識(shí)別、信息抽取、文本聚類、文本分類、依存句法分析和深度學(xué)習(xí)與自然語言處理，每個(gè)單元包括若干個(gè)應(yīng)用實(shí)踐。自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向，它研究能夠?qū)崿F(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法，涉及所有用計(jì)算機(jī)對(duì)自然語言進(jìn)行的操作，是人工智能技術(shù)技能人才必須掌握的內(nèi)容。本書適合高等職業(yè)院校、應(yīng)用型本科院校作為自然語言處理課程的教學(xué)與實(shí)訓(xùn)教材，也可供人工智能從業(yè)者作為理論與實(shí)踐結(jié)合的參考書。
	
	
	
   
	
	
	
作者簡(jiǎn)介

	

	
暫缺《自然語言處理技術(shù)與應(yīng)用》作者簡(jiǎn)介
	
	
	
	
	
	
圖書目錄

	

	
單元1  緒論
  1.1  自然語言和編程語言
    1.1.1  自然語言簡(jiǎn)介
    1.1.2  編程語言簡(jiǎn)介
    1.1.3  自然語言和編程語言的相通性
  1.2  自然語言處理和信息抽取
  1.3  自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)
  1.4  語料庫
    1.4.1  通用單語語料庫
    1.4.2  漢英雙語平行語料庫
    1.4.3  任務(wù)專門語料庫
  實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用一：信貸違約預(yù)測(cè)
  實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用二：電子病例解析
  單元小結(jié)
  習(xí)題
單元2  分詞和字典
  2.1  分詞
    2.1.1  中文分詞的原理和難點(diǎn)
    2.1.2  基于字典的中文分詞方法
    2.1.3  主流的中文分詞工具
  2.2  字典樹
    2.2.1  字典樹概述
    2.2.2  字典樹的作用
    2.2.3  字典樹的簡(jiǎn)易實(shí)現(xiàn)
  2.3  切分算法
    2.3.1  切分算法概述
    2.3.2   切分算法
    2.3.3   長(zhǎng)匹配算法
  2.4  評(píng)測(cè)指標(biāo)
    2.4.1  機(jī)器學(xué)習(xí)中的準(zhǔn)確率
    2.4.2  機(jī)器學(xué)習(xí)中的 率、召回率與F-score
    2.4.3  NLP中的 率、召回率和F-score
  實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用：使用HanLP詞典實(shí)現(xiàn)中文分詞
  單元小結(jié)
  習(xí)題
單元3  數(shù)據(jù)預(yù)處理
  3.1  數(shù)據(jù)清洗
  3.2  分詞處理
  3.3  特征工程
    3.3.1  處理流程
    3.3.2  常用的中文文本處理函數(shù)
  實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用一：英文新聞資訊數(shù)據(jù)清洗
  實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用二：中文新聞資訊數(shù)據(jù)清洗
  單元小結(jié)
  習(xí)題
單元4  語言模型和算法流程
  4.1  隱馬爾可夫鏈和二元語法
    4.1.1  隱馬爾可夫鏈背景引入
    4.1.2  隱馬爾可夫鏈定義
    4.1.3  二元語法
	
	

	

    
       
    
	
	

   

   

   

    
   

   
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