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資料 | 基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理

本文作者: AI研習(xí)社 2020-06-15 10:15
導(dǎo)語:本書重點(diǎn)介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在自然語言處理中的應(yīng)用。

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資料 | 基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理

以下書籍介紹來自豆瓣

內(nèi)容簡介  · · · · · ·

本書重點(diǎn)介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在自然語言處理中的應(yīng)用。首先介紹有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識(shí),如何將機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用在自然語言處理中,以及詞向量表示(而不是符號(hào)表示)的應(yīng)用。然后介紹更多專門的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),包括一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、條件生成模型和基于注意力的模型。后,討論樹形網(wǎng)絡(luò)、結(jié)構(gòu)化預(yù)測(cè)以及多任務(wù)學(xué)習(xí)的前景。

作者簡介  · · · · · ·

Yoav Goldberg現(xiàn)就職于以色列巴伊蘭大學(xué),是自然語言處理領(lǐng)域一位非?;钴S的青年學(xué)者。Goldberg博士期間的主要研究方向?yàn)橐来婢浞ǚ治觯S著深度學(xué)習(xí)的興起,他也將研究興趣轉(zhuǎn)移至此,并成功地將該技術(shù)應(yīng)用于依存句法分析等任務(wù)。與此同時(shí),他在理論上對(duì)詞嵌入和傳統(tǒng)矩陣分解方法的對(duì)比分析也具有廣泛的影響力。另外,他還是DyNet深度學(xué)習(xí)庫的主要開發(fā)者之一。


補(bǔ)充說明  · · · · · ·

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