自然语言处理与深度学习读后感摘抄
《自然语言处理与深度学习》是一本由平装著作,2018-1出版的图书,本书定价:,页数:,特精心收集的读后感,希望对大家能有帮助。
《自然语言处理与深度学习》精选点评:
●讲的内容有点简单 网上类似的教程很多
●角度独特,用C语言来写。适合新手理解。
●emmm
●不错的入门书 有相关详细例子,可以了解相关概况(比NLTK书小相比,翔实例子) 不足:部分比较简单
《自然语言处理与深度学习》读后感(一):自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程
【决胜AI】机器学习与自然语言处理算法实战课程(Stanford NLP,Jieba,Gensim,Python,人工智能,数据挖掘)
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自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程
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《自然语言处理与深度学习》读后感(二):实战NLP自然语言处理+知识图谱企业应用(HMMMEMM算法、深度学习、知识图谱、项目实战)
实战NLP自然语言处理+知识图谱企业应用(HMMMEMM算法、深度学习、知识图谱、项目实战)
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本课程从最基础的NLP自然语言处理理论和数学知识开始,再到NLP独有的HMM算法及与机器学习、深度学习的结合,最后再深入介绍与知识图谱的结合业务的企业实际应用,从理论到实践全方面讲解了自然语言与知识图谱的企业应用,具有一定的商业价值。
《自然语言处理与深度学习》读后感(三):实战NLP自然语言处理+知识图谱企业应用(HMMMEMM算法、深度学习、知识图谱、项目实战)
实战NLP自然语言处理+知识图谱企业应用(HMMMEMM算法、深度学习、知识图谱、项目实战)
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本课程从最基础的NLP自然语言处理理论和数学知识开始,再到NLP独有的HMM算法及与机器学习、深度学习的结合,最后再深入介绍与知识图谱的结合业务的企业实际应用,从理论到实践全方面讲解了自然语言与知识图谱的企业应用,具有一定的商业价值。
《自然语言处理与深度学习》读后感(四):非常好的一本书
这本书短小精湛!作者写作脉络清晰,堪有一气呵成之势。虽然全书只有短短四章的内容。但这4章内容循序渐进,层层相扣。既有比较深入的原理介绍, 也有非常浅出的实践指导。难能可贵的是作者给出了完整的整套代码,读者可自己自由使用,来加深对文中内容的理解。另外,本书的翻译也非常好。行文流畅,基本没有错误。缺点是就是内容太少,还没看过瘾,就结束了(一天就读完了^_^)。
本书第一章,主要是简单介绍了相关技术知识的基本概念。首先,介绍了自然语言处理的一些基本知识。包括n-gram文法,morphological文本切分等内容。其次,介绍了深度学习的一些基本知识。包括CNN卷积神经网络,AE自动编码器等。最后,介绍了与自然语言处理相关的一些深度学习知识。包括在自然语言处理中常用的词表示和RNN等。
本书第二章,主要是介绍了自然语言处理中的文本预处理与表示的相关话题。包括1-of-N, bag of words,2-gram等表示方法,以及基于2-gram进行了文本生成,来加深对本章内容的理解。
本书第三章,主要是介绍了基于CNN处理相关文本的方法。对比第二章中的词和文本表示方法,介绍了层次前馈神经网络在文本表示和生成的些许优势。
本书第四章,主要是介绍了基于RNN处理相关文本的方法。对比第三章中基于CNN的方法,RNN考虑了上下文,更加适合文本生成的任务。效果更好。
个人觉得本书非常好。不但内容深入浅出,通俗易懂,而且书中的程序堪称C程序的模板范例。足可以看出日本学者的认真态度。值得我们每个国人学者乃至国人学习!
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