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自然语言处理入门实战全覆盖 阿里腾讯微软作者撰写

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编辑推荐

《Python自然语言处理实战:核心技术与算法》

(1、三位作者资历深厚,分别是阿里巴巴的数据架构师和NLP专家、百炼智能的NLP专家(前明略数据的技术合伙人和科学家、、七牛云AI实验室NLP&OCR方向负责人

阿里巴巴、前明略数据和七牛云的资深NLP专家撰写

(2、以实战为导向,绕开各种复杂数学公式与证明,确保读者零基础入门,详细讲解自然语言处理 的各种核心技术、方法论和经典算法

(3、阿里巴巴达摩院高级算法专家、百炼智能CEO、七牛云AI LAB负责人、天善智能创始人联袂推荐

《会话式AI:自然语言处理与人机交互》
(1、作者涂铭是数据架构师和人工智能技术专家,先后就职于阿里和腾讯,在NLP和聊天机器人方面积累了大量经验。
(2、作者杜振东是国家标准委人工智能技术专家和AIIA(中国人工智能产业发展联盟、技术专家,在会话式AI方面有多年积累,项目经验丰富。
(3、不仅详解了NLP和人机交互核心技术,从技术、算法、实战3个维度讲解聊天机器人原理、实现与工程实践。
(4、前瞻性强,专注于NLP和人机交互的前沿技术,以及会话式AI技术在热门场景中的工程实践。
(5、实战性强,每章都提供实战代码,大部分代码简单修改后便可在实际场景中使用;数据集并非简单构造,而是具有真实性。
(6、对比性强,结合应用场景,对比不同技术的优劣,既能指导读者进行技术选型,又能加深读者对不同技术的理解。

内容简介

《Python自然语言处理实战:核心技术与算法 》

自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科,比较复杂,学习门槛高,但本书巧妙地避开了晦涩难懂的数学公式和证明,即便没有数学基础,也能零基础入门。

本书专注于中文的自然语言处理,以Python及其相关框架为工具,以实战为导向,详细讲解了自然语言处理的各种核心技术、方法论和经典算法。三位作者在人工智能、大数据和算法领域有丰富的积累和经验,是阿里巴巴、前明略数据和七牛云的资深专家。同时,本书也得到了阿里巴巴达摩院高级算法专家、七牛云AI实验室Leader等专家的高度评价和鼎力推荐。

全书一共11章,在逻辑上分为2个部分:

第一部分(第1、2、11章、

主要介绍了自然语言处理所需要了解的基础知识、前置技术、Python科学包、正则表达式以及Solr检索等。

第二部分(第5-10章、

第3~5章讲解了词法分析相关的技术,包括中文分词技术、词性标注与命名实体识别、关键词提取算法等。

第6章讲解了句法分析技术,该部分目前理论研究较多,工程实践中使用门槛相对较高,且效果多是依赖结合业务知识进行规则扩展,因此本书未做深入探讨。

第7章讲解了常用的向量化方法,这些方法常用于各种NLP任务的输入。

第8章讲解了情感分析相关的概念、场景以及一般做情感分析的流程,情感分析在很多行业都有应用。

第9章介绍了机器学习的重要概念,同时重点突出NLP常用的分类算法、聚类算法,还介绍了几个案例。

第10章节介绍了NLP中常用的一些深度学习算法,这些方法比较复杂,但是非常实用,需要读者耐心学习。

作者简介

涂铭:

阿里巴巴数据架构师,对大数据、自然语言处理、Python、Java相关技术有深入的研究,积累了丰富的实践经验。曾就职于北京明略数据,是大数据方面的高级咨询顾问。

在工业领域参与了设备故障诊断项目,在零售行业参与了精准营销项目。在自然语言处理方面,担任导购机器人项目的架构师,主导开发机器人的语义理解、短文本相似度匹配、上下文理解,以及通过自然语言检索产品库,在项目中构建了NoSQL+文本检索等大数据架构,也同时负责问答对的整理和商品属性的提取,带领NLP团队构建语义解析层。

 

刘祥:

百炼智能自然语言处理专家,主要研究知识图谱、NLG等前沿技术,参与机器自动写作产品的研发与设计。

曾在明略数据担当数据技术合伙人兼数据科学家,负责工业、金融等业务领域的数据挖掘工作,在这些领域构建了诸如故障诊断、关联账户分析、新闻推荐、商品推荐等模型。

酷爱新技术,活跃于开源社区,是Spark MLlib和Zeppelin的Contributor。

 

刘树春:

七牛云高级算法专家,七牛AI实验室NLP&OCR方向负责人,主要负责七牛NLP以及OCR相关项目的研究与落地。在七牛人工智能实验室期间,参与大量NLP相关项目,例如知识图谱、问答系统、文本摘要、语音相关系统等;同时重点关注NLP与CV的交叉研究领域,主要有视觉问答(VQA、,图像标注(Image Caption、等前沿问题。

曾在Intel DCSG数据与云计算部门从事机器学习与云平台的融合开发,项目获得IDF大奖。硕士就读于华东师范大学机器学习实验室,在校期间主攻机器学习,机器视觉,图像处理,并在相关国际会议发表多篇SCI/EI论文。


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