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1、封面介绍2、出版时间2020年5月3、推荐理由将深度学习方法应用于各种自然语言处理任务,可以让你的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,接着介绍使用最先进的神经网络模型可以解决的问题。深入研究各种神经网络架构及其特定的应用领域将有助于你理解如何选择最佳模型来满足你的需求。随着学习的深入,你将学到卷积[...]

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1、封面介绍2、出版时间2019年12月3、推荐理由自然语言处理技术在构建智能社会中发挥越来越重要的作用。《Python自然语言处理与开发》介绍如何学习和使用流行的Python编程语言开发自然语言处理应用。主要内容包括面向自然语言处理开发的Python编程语言入门,使用Python开发中文分词,实现Word文档自动校对基础,文本相似度计算和排重的原[...]

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1、封面介绍2、出版时间2019年11月3、推荐理由《文本情感分析》全面介绍了文本情感分析领域的主要研究问题,包括情感词典自动构建,主客观分类,篇章、句子、属性等不同层级的情感分类,跨领域情感分类,跨语言情感分类,情绪分析理论和情绪分类,以及结合情感的文本摘要与观点检索研究等。同时,还对情感分析与观点挖掘研究领域的公开资源进行了整理与归纳。《文本情[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年6月3、推荐理由为了帮助广大爱好自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)技术的读者朋友入门此领域,本书阐述了自然语言处理概况、领域应用、相关处理工具包、相关的机器学习及深度学习模型、文本预处理及文本表征等基础知识,以及具体的自然语言处理任务,包括文本分类、关系抽取、知识图谱、文本摘[...]

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1、背景介绍《动手实现基于协同过滤的电影推荐系统》源于《深度学习与推荐系统》课程。此课程有比较清晰的脉络,从经典的推荐算法如CF、MF、FM、LR、GBDT等讲起,直到现在火热的各种深度学习模型,再到词向量Embedding预处理等,脉络清晰,让大家能够领会到推荐系统技术这些年的发展进步。本课程其中有个环节是:动手实现基于协同过滤的电影推荐系统,实[...]

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1、封面介绍2、出版时间2019年8月3、推荐理由本书是一本关于推荐系统从入门到进阶的读物,采用“理论+实践”的形式展开,不仅对各种推荐算法进行了介绍,还对算法所涉及的基础理论知识进行了补充。全书共分为3篇:第1篇是“推荐系统的背景介绍和入门”,包括走进推荐系统、搭建你的一个推荐系统和推荐系统常用数据集介绍;第2篇是“推荐系统涉及的算法介绍、冷启动[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年3月3、推荐理由本书揭秘巨头公司推荐系统背后的逻辑,梳理深度学习推荐系统的发展脉络,厘清每个关键模型和技术的细节,引导读者掌握工业界模型设计背后真正的 “银弹”,让读者能够从零开始构建前沿、实用的推荐系统知识体系。4、下载链接见文末网站公告。5、关于此书的知乎用户点评https://www.zhihu.com/qu[...]

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