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深度学习自然语言处理实战读书笔记模板01思维导图读书笔记作者介绍内容摘要目录分析精彩摘录目录0305020406思维导图深度自然语言处理自然语言处理深度实战模型领域框架代码实战神经网络模型梯度第章深度语言卷积环境配置本书关键字分析思维导图内容摘要内容摘要近年来，基于深度学习方法的自然语言处理（NLP）已逐渐成为主流。本书共8章，主要介绍自然语言处理任务中的深度学习技术，包含深度学习理论基础、深度学习的软件框架、语言模型与词向量、序列模型与梯度消失/爆炸、卷积神经网络在NLP领域的应用、Seq2Seq模型与Attention机制、大规模预训练模型、预训练语言模型BERT，还给出了自然语言处理技术的高级应用和开发实例，并收录了基于PyTorch深度学习框架的部分实践项目。本书既可作为人工智能、计算机科学、电子信息工程、自动化等专业的本科生及研究生教材，也可作为自然语言处理相关领域的研究人员和技术人员的参考资料。读书笔记读书笔记比较粗略地介绍，如果不是本身就懂的话基本是看不懂的。目录分析1.2深度学习神经网络1.1深度学习概况第1章深度学习理论基础2.1环境配置2.2PyTorch入门2.3PyTorch自动求梯度2.4PyTorchnn模块第2章深度学习的软件框架3.1语言模型3.3代码实战3.2词向量第3章语言模型与词向量4.1循环神经网络4.2梯度消失与爆炸4.3改进方法4.4代码实战：搭建LSTM/GRU的文本分类器第4章序列模型与梯度消失/爆炸5.1卷积神经网络的概念5.3代码实战：CNN情感分类实战5.2空洞卷积神经网络第5章卷积神经网络在NLP领域的应用6.1Encoder-Decoder结构6.2Attention机制6.3Seq2Seq训练与预测6.4代码实战：应用PyTorch搭建机器翻译模型第6章Seq2Seq模型与Attention机制7.2Transformer7.1ELMo第7章大规模预训练模型8.1BERT的基本概念8.2BERT的工作原理8.3BERT的可解释性8.4其他预训练模型8.5代码实战：预训练模型12345第8章预训练语言模型BERT作者介绍同名作者介绍这是《深度学习自然语言处理实战》的读书笔记模板，暂无该书作者的介绍。

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