实战自然语言处理及深度学习，涵盖基础知识与实际应用。
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一本书带你读懂ChatGPT背后的技术，掌握NLP迁移学习的奥秘。
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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
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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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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
