基于深度学习和模型驱动的自然语言处理pdf电子书下载
自然语言处理（NLP），已是AI浪潮中不可或缺的关键技术，从智能搜索到虚拟助手，NLP无处不在，预示着AI的未来趋势。《基于深度学习和模型驱动的自然语言处理》以当前最前沿的Transformer和BERT等大模型为核心，通过对实践案例的讲解，引领读者探索NLP的前沿理论与实际应用。《基于深度学习和模型驱动的自然语言处理》不空谈理论，而是通过大量实践案例，探索NLP的深层奥秘，解决真实世界的复杂问题。本书不仅为学生和研究人员提供了提升专业能力的理论基础，也为相关从业者在解决实际业务问题时提供了参考方案。
《基于深度学习和模型驱动的自然语言处理》循序渐进、深入讲解了使用Python语言实现自然语言处理(NLP)的核心知识，内容涵盖了数据处理、算法、大模型等。书中通过具体实例的实现过程，演练了各个知识点的使用方法和流程。全书共9章，分别讲解了人工智能与自然语言处理基础、特征提取、文本分类与情感分析算法、语义分析与理解算法、机器翻译算法、命名实体识别、大模型Transformer、大模型BERT，以及综合实战：基于大模型的情感分析系统。 《基于深度学习和模型驱动的自然语言处理》适用于已经掌握Python语言基础语法，并且希望进一步学习数据分析、大模型、机器学习、深度学习和自然语言处理技术的读者。此外，本书也可作为大专院校相关专业的师生用书，以及培训机构的教材。
刘陈,计算机硕士，百度AI开发工程师，开发经验丰富，精通Python、机器学习、深度学习等开发技术，能够熟练运用各种大模型开发技术。现就职于百度，负责AI大模型的开发工作，参与了百度VIMER-StrucTexT 2.0模型的开发工作。在开发过程中，创新性地提出了技术解方案，为模型的快速发布起了关键作用。在文心大模型的开发过程中，和开发团队完成了核心模块的研发工作，为百度文心大模型的的发布发挥了重要作用。
第1章 人工智能与自然语言处理基础 1 1.1 人工智能 2 1.1.1 人工智能的发展历程 2 1.1.2 人工智能的研究领域 3 1.1.3 人工智能对人们生活的影响 4 1.2 机器学习和深度学习 5 1.2.1 机器学习 5 1.2.2 深度学习 5 1.2.3 机器学习和深度学习的区别 6 1.3 自然语言处理 8 1.3.1 自然语言与人工语言 8 1.3.2 自然语言处理的定义与范畴 9 1.4 自然语言处理的应用领域 10 1.5 自然语言处理的挑战与机遇 11 显示全部信息
在当今数字化浪潮席卷的社会中，自然语言处理(NLP)作为人工智能领域的一项关键技术，肩负着解析、理解和生成人类语言的重任。NLP技术的兴起，源于人们对于计算机能够理解和处理人类语言的美好憧憬。经过多年的发展，它已经渗透到我们的日常生活，广泛应用于搜索引擎、虚拟助手、社交媒体分析等诸多领域。 随着信息时代的迅猛发展，NLP技术的需求呈现出持续攀升的态势。企业急需借助NLP技术，从海量的文本数据中精准提取信息，以实现智能决策。而个性化推荐、智能客服、情感分析等应用场景，更是对NLP技术的高效性提出了更高的要求。在这样的背景下，市场对具备NLP技能的专业人才的需求愈发迫切，涵盖了计算机科学领域的学生、研究者，以及广大从业者。这也促使学习和深入研究NLP相关知识的人数不断增加。 本书聚焦Transformer和BERT等大模型，精心选取详实案例，为读者提供实用指南，引领读者探索NLP的前沿理论与实际应用，旨在帮助学者和从业者更深刻地理解和应用NLP技术。本书全面且深入地讲解了从基础理论到实际应用的NLP技术，既能满足学生和研究人员提升专业能力的需求，又能帮助他们掌握解决实际业务问题的关键技能，使其在竞争激烈的市场中脱颖而出。 本书特色
夜雨聆风
