书目

面向自然语言处理的深度学习:用Python创建神经网络

内容简介

全书分为5章,通过介绍完整的神经网络模型(包括循环神经网络、长短期记忆网络以及序列到序列模型)实例,向读者阐释用于自然语言处理(NLP)的深度学习概念。前三章介绍NLP和深度学习的基础知识、词向量表示和高级算法,后两章集中介绍实现过程,并使用Python工具TensorFlow和Keras来处理复杂的架构,比如RNN、LSTM和seq2seq。本书遵循循序渐进的方法,*后集合全部知识构建一个问答式聊天机器人系统。

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