深度學習自然語言處理實戰
近年來，基于深度學習方法的自然語言處理（NLP）已逐漸成為主流。本書共8章，主要介紹自然語言處理任務中的深度學習技術，包含深度學習理論基礎、深度學習的軟件框架、語言模型與詞向量、序列模型與梯度消失/爆炸、卷積神經網絡在NLP領域的應用、Seq2Seq模型與Attention機制、大規模預訓練模型、預訓練語言模型BERT，還給出了自然語言處理技術的高級應用和開發實例，并收錄了基于PyTorch深度學習框架的部分實踐項目。本書既可作為人工智能、計算機科學、電子信息工程、自動化等專業的本科生及研究生教材，也可作為自然語言處理相關領域的研究人員和技術人員的參考資料。
·5.8萬字
