自然语言处理

自然语言处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

1 唐聃教授,中科院工学博士。现工作于成都信息工程大学软件工程学院。研究方向包括自然语言处理、信息安全、数据分析。曾参与多项国家863项目和中科院知识创新工程项目、省科技厅和教育厅项目;2016年入选中国科学院西部之光人才计划(中国科学院西部青年学者)。

2 白宁超,工学硕士,四川省计算机研究院开发工程师,曾参与国家自然基金项目和四川省科技支撑计划等多个省级项目。

3 冯暄 高级工程师,四川省计算机研究院信息化工程研究所所长。主持或参与国家级、省级科研项目16项。获得四川省科技进步奖二等奖2项、三等奖1项。

出版者:电子工业出版社
作者:唐聃
出品人:博文视点
页数:360
译者:
出版时间:2018-7
价格:79.00元
装帧:平装
isbn号码:9787121343902
丛书系列:博文视点AI系列
图书标签:
  • NLP 
  • 自然语言处理 
  • 实用 
  • 比较适合初学者 
  • 容易上手 
  • 浅显易懂 
  • 架构清晰 
  • 代码齐全 
  •  
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自然语言处理是什么?谁需要学习自然语言处理?自然语言处理在哪些地方应用?相关问题一直困扰着不少初学者。针对这一情况,作者结合教学经验和工程应用编写此书。《自然语言处理理论与实战》讲述自然语言处理相关学科知识和理论基础,并介绍使用这些知识的应用和工具,以及如何在实际环境中使用它们。由于自然语言处理的特殊性,其是一门多学科交叉的学科,初学者难以把握知识的广度和宽度,对侧重点不能全面掌握。《自然语言处理理论与实战》针对以上情况,经过科学调研分析,选择以理论结合实例的方式将内容呈现出来。其中涉及开发工具、Python语言、线性代数、概率论、统计学、语言学等工程上常用的知识介绍,然后介绍自然语言处理的核心理论和案例解析,最后通过几个综合性的例子完成自然语言处理的学习和深入。《自然语言处理理论与实战》旨在帮助读者快速、高效地学习自然语言处理和人工智能技术。

《自然语言处理理论与实战》适用于具备一定编程基础的计算机专业、软件工程专业、通信专业、电子技术专业和自动化专业的大学二年级以上的学生、科研工作者和相关技术人员。一些做工程应用的自然语言处理工程师,也可以通过阅读《自然语言处理理论与实战》补充理论知识,理论知识的魅力在于遇到工程难题时,可以知道其背后的原因,快速、准确地解决问题。

具体描述

读后感

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正在看,暂时看到第五章,就目前所看的内容来说,关于基础知识的介绍还是很详尽的,也很容易让人理解,浅显易懂。随手翻阅了后面的介绍自然语言处理的内容,描述与代码相匹配,应该会很实用的,最后还有列子的介绍,学完应该对自然语言处理不说百分之百的学会,至少能学会百分...

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正在看,暂时看到第五章,就目前所看的内容来说,关于基础知识的介绍还是很详尽的,也很容易让人理解,浅显易懂。随手翻阅了后面的介绍自然语言处理的内容,描述与代码相匹配,应该会很实用的,最后还有列子的介绍,学完应该对自然语言处理不说百分之百的学会,至少能学会百分...

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什么是大数据,什么是日然语言处理,如果对这两个概念不是很了解的初学者,这本书是一个不错的选择。作者从一个基础的学者的角度出发,给读者从基础到实践的流程化讲解,不仅适合代码水平一流的码农,更适合动手能力一般的学生。理论与实践相结合,使得讲解更加清楚明了,也使...  

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什么是大数据,什么是日然语言处理,如果对这两个概念不是很了解的初学者,这本书是一个不错的选择。作者从一个基础的学者的角度出发,给读者从基础到实践的流程化讲解,不仅适合代码水平一流的码农,更适合动手能力一般的学生。理论与实践相结合,使得讲解更加清楚明了,也使...  

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我也是计算机专业的哈。就书的目录而言,读起来一目了然,结构清晰,这在机器学习和开始就得分了不少。本人还是机器学习的小白,很多数学基础还在慢慢深入了解。这本书涉及了自然语言处理,帮助我学习机器学习的同时,还可以给予我机器学习和自然语言两者间关联规则的启发。所...  

用户评价

评分

总体来说吧,这本书还算可以。之前买过几本自然语言处理中文书,看不懂太深奥了。很多没有代码,对于我这样的新手不太容易。这本书案例跟代码都一样。不过书本上下载的代码地址有问题,我还是联系到官网找到的。不足的就是连接有的不对,这一点不爽。

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适合初学者,理论知识介绍详细,从自然语言处理的角度出发,读者可以详细了解整个体系,所以总体来说非常适合自学机器学习的初学者。

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条理清晰,易懂,值得看

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八个字形容 :删繁就简 ,举重若轻。刚刚入手一本,不得不说,这本书适合我这种入门机器学习的小白学习。特别是急于看到效果想要实战一下的。是一本较为实用的入门书籍

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这本书非常适合初学者,其最大的特点就是不仅仅介绍理论知识,而是从自然语言处理的角度出发,详细介绍整个体系,并从零开始介绍需要的数学知识,工程基础,语言知识等等。涵盖了包括线性代数、概率论、统计学等多方面的知识。并且结合实际,给出了很多实际应用案例及代码。总体来说非常适合自学机器学习、数据挖掘、文本分析等的初学者。

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