内容简介
本书是介绍自然语言处理（NLP）和深度学习的实战书。NLP已成为深度学习的核心应用领域，而深度学习是NLP研究和应用中的必要工具。本书分为3部分：第一部分介绍NLP基础，包括分词、TF-IDF向量化以及从词频向量到语义向量的转换；第二部分讲述深度学习，包含神经网络、词向量、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM）网络、序列到序列建模和注意力机制等基本的深度学习模型和方法；第三部分介绍实战方面的内容，包括信息提取、问答系统、人机对话等真实世界系统的模型构建、性能挑战以及应对方法。 本书面向中高级Python开发人员，兼具基础理论与编程实战，是现代NLP领域从业者的实用参考书。
AI简介
这是一本面向中高级Python开发人员的实战书，以自然语言处理(NLP)和深度学习的结合为核心，详细介绍了如何处理和理解文本数据。本书分为三部分，分别介绍NLP基础、深度学习模型和算法，以及实战应用模型构建。
在NLP基础部分，作者详细介绍了如何处理文本数据，包括分词、词频向量化以及从词频向量到语义向量的转换。通过这些技术，我们可以更好地理解文本数据，并从中提取出有用的信息。
在深度学习模型和算法部分，作者深入探讨了神经网络、词向量、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆(LSTM)网络、序列到序列建模和注意力机制等基本的深度学习模型和方法。这些模型和方法在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域有着广泛的应用。
在实战应用模型构建部分，作者详细介绍了如何处理大规模数据集，以及如何构建和优化模型。作者还介绍了如何处理隐含词，以及如何使用常数级内存算法和并行化NLP计算的方法和策略。
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