Hands-On Natural Language Processing with Python

Natural language processing (NLP) has found its application in various domains, such as web search, advertisements, and customer services, and with the help of deep learning, we can enhance its performances in these areas. Hands-On Natural Language Processing with Python teaches you how to leverage deep learning models for performing various NLP tasks, along with best practices in dealing with today’s NLP challenges.To begin with, you will understand the core concepts of NLP and deep learning, s

这是一本专注于自然语言处理（NLP）领域的经典教材。本书旨在帮助读者理解和掌握深度学习模型在NLP任务中的应用，并介绍了处理当今NLP挑战的最佳实践。 首先，书中介绍了自然语言处理的基本概念和术语，包括文本 corpus 或 corpora、paragraph、sentence、phrases and words、N-grams、Bag-of-words等。同时，也阐述了NLP的各种应用，如文本分类、情感分析、命名实体识别、机器翻译等，并解释了如何使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）和注意力机制等，来执行这些任务。 接着，书中详细介绍了如何使用NLTK库进行文本分类和词性标注。包括文本预处理、POS标注、训练情感分类器和词袋模型分类器等步骤。同时，也介绍了卷积神经网络（CNNs）的基本原理和结构，以及循环神经网络（RNNs）的定义和特性。 此外，书中还讲解了如何使用深度学习模型进行语音识别，包括RNN模型和DeepSpeech模型等。同时，也介绍了神经网络训练中的超参数、Dropout机制、批量归一化等概念和作用。 在模型性能优化方面，书中介绍