内容简介
将深度学习方法应用于各种自然语言处理任务可以将你的计算算法在速度和准确性方面提升到一个全新的水平。本书首先介绍自然语言处理领域的基本构件，接着介绍了使用最先进的神经网络模型可以解决的问题。随着学习的深入，读者将学习卷积神经网络、递归神经网络和迭代神经网络，此外还包括长期短期记忆网络（LSTM）。在后面的章节中，读者将能够使用自然语言处理技术开发应用程序，例如注意力模型和集束搜索（Beam Search）。
AI简介
这是一本全面且深入的教材，主要关注深度学习方法在自然语言处理任务中的应用。本书首先介绍了自然语言处理领域的基本构件，接着介绍了使用最先进的神经网络模型可以解决的问题。随着学习的深入，读者将学习卷积神经网络、递归神经网络和迭代神经网络，此外还包括长期短期记忆网络(LSTM)。在后面的章节中，读者将能够使用自然语言处理技术开发应用程序，例如注意力模型和集束搜索(Beam Search)。
书中首先介绍了自然语言处理的基础知识及应用，包括文本预处理、词嵌入等。接着，书中详细介绍了神经网络的训练过程，包括输入数据、设置网络结构、训练网络、评估网络性能等。此外，书中还深入讨论了深度学习和机器学习的区别，以及循环神经网络在作者归属问题中的应用等。
书中详细介绍了门控循环单元(GRU)的架构，以及注意力机制的概念和优势。此外，书中还介绍了transformer架构和BERT的推出背景与架构创新，以及Open AI GPT-2架构等。
书中还详细讲解了组织中实际NLP项目的工作流程，包括确定项目需求、团队参与方式、深度学习模式训练、在AWS上部署模型以及熟悉技术栈等。此外，书中还介绍了加缝技术和
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