将深度学习方法应用于各种自然语言处理任务可以将你的计算算法在速度和准确性方面提升到一个全新的水平。本书首先介绍自然语言处理领域的基本构件,接着介绍了使用最先进的神经网络模型可以解决的问题。随着学习的深入,读者将学习卷积神经网络、递归神经网络和迭代神经网络,此外还包括长期短期记忆网络(LSTM)。在后面的章节中,读者将能够使用自然语言处理技术开发应用程序,例如注意力模型和集束搜索(Beam Search)。
基于深度学习的自然语言处理(将深度学习技术应用于自然语言处理的实用指南,由哈尔滨工业大学NLP团队倾心推荐并翻译。作者曾任谷歌研究员,在基于深度学习的NLP方法上作出重要贡献,同时也是DyNet的主要研发者之一。) (智能系统与技术丛书) EPUB, PDF, MOBI, AZW3, TXT, FB2, DjVu, Kindle电子书免费下载。