内容简介
《文本上的算法 深入浅出自然语言处理》结合-作者多年学习和从事自然语言处理相关工作的经验，力图用生动形象的方式深入浅出地介绍自然语言处理的理论、方法和技术。本书抛弃掉繁琐的证明，提取出算法的核心，帮助读者尽快地掌握自然语言处理所必需的知识和技能。
本书主要分两大部分。第 一部分是理论篇，包含前3章内容，主要介绍一些基础的数学知识、*优化理论知识和一些机器学习的相关知识。第 二部分是应用篇，包含第4章到第8章，分别针对计算性能、文本处理的术语、相似度计算、搜索引擎、推荐系统、自然语言处理和对话系统等主题展开介绍和讨论。
本书适合从事自然语言处理相关研究和工作的读者参考，尤其适合想要了解和掌握机器学习或者自然语言处理技术的读者阅读。
展开全文
- 封面
- 内容提要
- 前言
- 目录
- 理 论 篇
- 第1章 你必须知道的一些基础知识
- 1.1 概率论
- 1.2 信息论
- 1.3 贝叶斯法则
- 1.4 问题与思考
- 第2章 我们生活在一个寻求最优解的世界里
- 2.1 最优化问题
- 2.2 最大似然估计/最大后验估计
- 2.3 梯度下降法
- 2.4 问题与思考
- 第3章 让机器可以像人一样学习
- 3.1 何谓机器学习
- 3.2 逻辑回归/因子分解机
- 3.3 最大熵模型/条件随机场
- 3.4 主题模型
- 3.5 深度学习
- 3.6 其他模型
- 3.7 问题与思考
- 应 用 篇
- 第4章 如何计算得更快
- 4.1 程序优化
- 4.2 分布式系统
- 4.3 Hadoop
- 4.4 问题与思考
- 第5章 你要知道的一些术语
- 5.1 tf/df/idf
- 5.2 IG/CHI/MI
- 5.3 PageNumberRank
- 5.4 相似度计算
- 5.5 问题与思考
- 第6章 搜索引擎是什么玩意儿
- 6.1 搜索引擎原理
- 6.2 搜索引擎架构
- 6.3 搜索引擎核心模块
- 6.4 搜索广告
- 6.5 问题与思考
- 第7章 如何让机器猜得更准
- 7.1 基于协同过滤的推荐算法
- 7.2 基于内容的推荐算法
- 7.3 混合推荐算法
- 7.4 问题与思考
- 第8章 理解语言有多难
- 8.1 自然语言处理
- 8.2 对话系统
- 8.3 语言的特殊性
- 8.4 问题与思考
- 结语
- 参考文献
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版权信息
出版社：人民邮电出版社
出版时间：2018
作者：路彦雄
温馨提示：
1.本电子书已获得正版授权，由出版社通过知传链发行。
2.该电子书为虚拟物品，付费之后概不接收任何理由退款。电子书内容仅支持在线阅读，不支持下载。
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