本书介绍了自然语言处理的原理与Java编程语言的技术实现，主要包括多种语言的文本处理、分布式算法与代码实现、自然语言处理相关系统构建等内容。
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内容简介
本书基于Python编程语言，以实战为导向，主要介绍中文自然语言处理的各种理论、方法及应用案例，帮助读者快速熟悉理论知识，理解相关技术原理，为读者选择自然语言处理相关的研究方向或从业领域提供参考。全书共分为三个部分：第一部分（第1～3章）是“基础篇”，侧重介绍自然语言处理的基础知识，并在相应的知识板块中设置实验案例；第二部分（第4～12章）是“技术篇”，主要讲解自然语言处理核心技术的原理及实现方法，以及文本分类、特征提取、RNN等技术在自然语言处理中的应用；第三部分（第13章）是“应用篇”，主要介绍自然语言处理比较典型的应用场景。
本书适合作为人工智能相关课程的教材，也可作为人工智能的普及读物供广大读者自学或参考。
章节目录
自然语言处理技术与应用是2023年由人民邮电出版社出版,作者主编。
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本书以自然语言处理常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍自然语言处理中的关键内容。全书共8章，内容包括自然语言处理概述、文本数据爬取、文本基础处理、文本进阶处理、天问一号事件中的B站网民情感分析、新闻文本分类、基于浏览记录的个性化新闻推荐以及基于TipDM数据挖掘建模平台实现新闻文本分类。本书大部分章节包含了课后习题，其中前4章设置了选择题，后4章设置了操作题，希望通过练习和操作实践，帮助
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本书共12章，内容包括：语料库、正则表达式、中文分词技术、词性标注与命名实体识别、关键词提取、文本向量化、文本分类与文本聚类、文本情感分析、NLP中的深度学习技术等。
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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
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本书以MCS-51系列单片机为主，全面、系统、详细介绍了单片机的硬件、软件及应用技术。
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全书共有13章，系统地论述了大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、流计算、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。在Hadoop、HDFS、HBase和MapReduce等重要章节，安排了入门级的实践操作，让读者更好地学习和掌握大数据关键技术。
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适读人群 ：高等院校计算机类专业研究生、高年级本科生
获奖情况：“十二五”本科国家级规划教材、“十三五”国家重点出版物出版规划项目
配套资源：电子课件
作者简介：
崔勇，清华大学计算机系副教授，博士生导师，中国通信标准化协会理事，教育部新世纪优秀人才和北京市科技新星计划获得者，国际互联网标准化组织IETF工作组主席他先后主持了自然科学基金重大国际合作等多项国家科研项目。获国家科学技术进步奖二等奖，省高级科技进步一等奖多次以及国家信息产业重大发明等，在互联网领域重要刊物上发表了120余篇学术论文，获40余项国家发明专利授权，完成了2本学术著作。他的研究领域包括下一代互联一网和无线移动计算等。
本书特色：
读者只需了解计算机网络的基本知识即可阅读本书，并且各章相对独立，难度适当。
内容涵盖广泛，全面介绍了学术界新研究成果和工业界新技术发明及产品，从原理、技术到应用几个角度向读者展示了移动互联网的新成果。
实用性强，分析了移动互联网各关键技术的应用。
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本书结合作者多年的教学经验和科研实践编写而成，系统介绍了数字图像处理技术和分析的基础理论、基本原理和实用的处理方法与技术。全书内容包括概述（数字图像基础、数字图像的表示和像素间的关系、数字图像处理的发展与应用、图像的存储与格式、视觉基础）、图像点运算与应用、图像增强技术、图像恢复技术、图像变换、图像分割、图像压缩与编码技术、图像的目标表达与特征测量技术、二值图像的形态学处理、彩色图像处理和案例分析
