文本上的算法 深入淺出自然語言處理 ( 簡體 字) |
| 作者：路彥雄 | 類別：1. -> 程式設計 -> 自然語言 |
| 譯者： |
| 出版社：人民郵電出版社 |  3dWoo書號： 48592
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NT售價： 345 元 |
| 出版日：2/1/2018 |
| 頁數：202 |
| 光碟數：0 |
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站長推薦：  |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787115475879 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
| 前言： |
內容簡介：《文本上的算法 深入淺出自然語言處理》結合*作者多年學習和從事自然語言處理相關工作的經驗，力圖用生動形象的方式深入淺出地介紹自然語言處理的理論、方法和技術。本書拋棄掉繁瑣的證明，提取出算法的核心，幫助讀者盡快地掌握自然語言處理所必*備的知識和技能。
本書主要分兩大部分。D1部分是理論篇，包含前3章內容，主要介紹一些基礎的數學知識、最*優化理論知識和一些機器學習的相關知識。D2部分是應用篇，包含第4章到第8章，分別針對計算性能、文本處理的術語、相似度計算、搜索引擎、推薦系統、自然語言處理和對話系統等主題展開介紹和討論。
本書適合從事自然語言處理相關研究和工作的讀者參考，尤其適合想要了解和掌握機器學習或者自然語言處理技術的讀者閱讀。 |
目錄：理 論 篇
D1章 你必須知道的一些基礎知識………3
1.1 概率論 ………3
1.2 信息論 ………4
1.3 貝葉斯法則 ………7
1.4 問題與思考 ………10
D2章 我們生活在一個尋求最*優解的世界里………11
2.1 最*優化問題 ………11
2.2 最*大似然估計/最*大后驗估計 ………15
2.3 梯度下降法 ………17
2.4 問題與思考 ………22
第3章 讓機器可以像人一樣學習……23
3.1 何謂機器學習 …………23
3.2 邏輯回歸/因子分解機 ……29
3.3 最*大熵模型/條件隨機場 ………34
3.4 主題模型 …………40
3.5 深度學習 …………50
3.6 其他模型 …………88
3.7 問題與思考 ………97
應 用 篇
第4章 如何計算得更快………101
4.1 程序優化 ………101
4.2 分布式系統 …………105
4.3 Hadoop …………107
4.4 問題與思考 …………114
第5章 你要知道的一些術語………115
5.1 tf/df/idf …………115
5.2 IG/CHI/MI ………116
5.3 PageRank ………118
5.4 相似度計算 …………119
5.5 問題與思考 …………125
第6章 搜索引擎是什么玩意兒……126
6.1 搜索引擎原理 ………126
6.2 搜索引擎架構 ………129
6.3 搜索引擎核心模塊 ………130
6.4 搜索廣告 ………148
6.5 問題與思考 …………153
第7章 如何讓機器猜得更準………155
7.1 基于協同過濾的推薦算法 ……156
7.2 基于內容的推薦算法 ……158
7.3 混合推薦算法 ………159
7.4 問題與思考 …………163
第8章 理解語言有多難………164
8.1 自然語言處理 ………164
8.2 對話系統 ………176
8.3 語言的特殊性 ………186
8.4 問題與思考 …………190
結語…………191
參考文獻…………193 |
| 序： |
