《自然语言处理实战》读书笔记思维导图VIP

思维导图PPT模板《自然语言处理实战》最新版读书笔记，下载可以直接修改小结第章深度模型向量工具附录部分方法数据技巧语义词实战信息提取应用神经网络处理世界本书关键字分析思维导图01内容提要致谢关于封面插画译者简介关于本书资源与支持目录030502040607第一部分处理文本的机器第三部分进入现实世界（现实中的NLP挑...资源第二部分深度学习（神经网络）附录词汇表目录0901108010012内容摘要本书是介绍自然语言处理（NLP）和深度学习的实战书。NLP已成为深度学习的核心应用领域，而深度学习是NLP研究和应用中的必要工具。本书分为3部分：第一部分介绍NLP基础，包括分词、TF-IDF向量化以及从词频向量到语义向量的转换；第二部分讲述深度学习，包含神经网络、词向量、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM）网络、序列到序列建模和注意力机制等基本的深度学习模型和方法；第三部分介绍实战方面的内容，包括信息提取、问答系统、人机对话等真实世界系统的模型构建、性能挑战以及应对方法。本书面向中高级Python开发人员，兼具基础理论与编程实战，是现代NLP领域从业者的实用参考书。内容提要市面上python文本分析学习资料不多，在自己学习过程中结合同学反馈，整理成一套《python网络爬虫与文本分析》的视频网络课程，大家如果感兴趣可以在腾讯课堂看到～。译者简介没有堆叠大量的公式，可以当作该领域的导论去读，实战部分比较简单。致谢HobsonLane致谢HannesMaxHapke致谢ColeHoward致谢致谢关于本书路线图关于代码主要内容关于本书关于封面插画资源与支持配套资源提交勘误与我们联系关于异步社区和异步图书资源与支持第一部分处理文本的机器第1章NLP概述第2章构建自己的词汇表——分词第3章词中的数学第4章词频背后的语义第一部分处理文本的机器1.1自然语言与编程语言1.2神奇的魔法1.3实际应用1.4计算机“眼”中的语言1.5超空间简述1.6词序和语法010302040506第1章NLP概述1.7聊天机器人的自然语言流水线1.8深度处理1.9自然语言智商1.10小结第1章NLP概述2.1挑战（词干还原预览）2.2利用分词器构建词汇表2.3情感2.4小结第2章构建自己的词汇表——分词3.1词袋3.2向量化3.3齐普夫定律3.4主题建模3.5小结12345第3章词中的数学4.1从词频到主题得分4.2潜在语义分析4.3奇异值分解4.4主成分分析4.5潜在狄利克雷分布（LDiA）4.6距离和相似度010302040506第4章词频背后的语义4.7反馈及改进4.9小结4.8主题向量的威力第4章词频背后的语义第二部分深度学习（神经网络）第5章神经网络初步（感知机与反向传播）第6章词向量推理（Word2vec）第7章卷积神经网络（CNN）第8章循环神经网络（RNN）第9章改进记忆力：长短期记忆网络（LS...第10章序列到序列建模和注意力机制010302040506第二部分深度学习（神经网络）5.2小结5.1神经网络的组成第5章神经网络初步（感知机与反向传播）6.1语义查询与类比6.3小结6.2词向量第6章词向量推理（Word2vec）7.1语义理解7.2工具包7.3卷积神经网络7.4狭窄的窗口7.5小结12345第7章卷积神经网络（CNN）8.1循环网络的记忆功能8.2整合各个部分8.3自我学习8.4超参数8.5预测8.6小结010302040506第8章循环神经网络（RNN）9.2小结9.1长短期记忆（LSTM）第9章改进记忆力：长短期记忆网络（LS...10.1编码-解码架构10.2组装一个序列到序列的流水线10.3训练序列到序列网络10.4使用序列到序列网络构建一个聊天...第10章序列到序列建模和注意力机制10.5增强10.7小结10.6实际应用第10章序列到序列建模和注意力机制第三部分进入现实世界（现实中的NLP挑...第11章信息提取（命名实体识别与问答系...第13章可扩展性（优化、并行化和批处理...第12章开始聊天（对话引擎）第三部分进入现实世界（现实中的NLP挑...11.1命名实体与关系11.2正则模式11.3值得提取的信息11.4提取人物关系（事物关系）11.5现实世界的信息提取11.6小结010302040506第11章信息提取（命名实体识别与问答系...12.1语言技能12.2模式匹配方法12.3知识方法12.4检索（搜索）方法12.5生成式方法12.6四轮驱动010302040506第12章开始聊天（对话引擎）12.7设计过程12.8技巧12.9现实世界12.10小结第12章开始聊天（对话引擎）13.1太多（数据）未必是好事13.2优化NLP算法13.3常数级内存算法13.4并行化NLP计算第13章可扩展性（优化、并行化和批处理...13.5减少模型训练期间的内存占用13.7小结13.6使用TensorBoard了解...第13章可扩展性（优化、并行化和批处理...附录附录A本书配套的NLP工具附录B有趣的Python和正则表达式附录C向量和矩阵（线性代数基础）附录D机器学习常见工具与技术附录E设置亚马逊云服务（AWS）上的G...附录F局部敏感哈希010302040506附录A.1Anaconda3A.2安装nlpiaA.3集成开发环境A.4Ubuntu包管理器附录A本书配套的NLP工具A.5MacA.7NLPIA自动化A.6Windows附录A本书配套的NLP工具B.1处理字符串B.2Python中的映射（dict和...B.3正则表达式B.4代码风格B.5技巧12345附录B有趣的Python和正则表达式D.1数据选择和避免偏见D.2模型拟合程度D.3数据集划分D.4交叉拟合训练附录D机器学习常见工具与技术D.5抑制模型D.6非均衡