TensorFlow自然语言处理

(副标题)：无 ;

(作者): Thushan Ganegedara ;

内容简介：

​ 第1章　自然语言处理简介
自然语言处理（NLP）是理解和处理当今世界中大量非结构化数据的重要工具。最近，深度学习已被广泛用于许多NLP任务，因为深度学习算法在诸如图像分类、语音识别和现实文本生成等众多具有挑战性的任务中表现出显著的性能。另一方面，TensorFlow是目前最直观、最有效的深度学习框架之一。本书将向有志于深度学习的开发人员提供帮助，使他们能够使用NLP和TensorFlow处理大量数据。
在本章中，我们对NLP以及本书其余部分的内容提供基本介绍。将回答“什么是自然语言处理？”这个问题。此外，也将介绍一些自然语言处理最重要的用途。还将介绍传统方法和最新的基于深度学习的NLP方法，包括全连接神经网络（FCNN）。最后，在概述本书其余部分的内容以后，我们将介绍本书会使用的技术工具。

目录预览：

​ TensorFlow自然语言处理
第1章 自然语言处理简介
1.1 什么是自然语言处理
1.2 自然语言处理的任务
1.3 传统的自然语言处理方法
1.3.1 理解传统方法
1.3.2 传统方法的缺点
1.4 自然语言处理的深度学习方法
1.4.1 深度学习的历史
1.4.2 深度学习和NLP的当前状况
1.4.3 理解一个简单的深层模型——全连接神经网络
1.5 本章之外的学习路线
1.6 技术工具简介
1.6.1 工具说明
1.6.2 安装Python和scikit-learn
1.6.3 安装Jupyter Notebook
1.6.4 安装TensorFlow
1.7 总结
第2章 理解TensorFlow
2.1 TensorFlow是什么
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