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《深度序列模型與自然語言處理：基于TensorFlow2實(shí)踐》旨在幫助讀者掌握深度學(xué)習(xí)和自然語言處理的基本原理和實(shí)際運(yùn)用，講述了最新的研究成果，以及人們最感興趣的深度學(xué)習(xí)生成自然語言等熱門領(lǐng)域。此外，《深度序列模型與自然語言處理：基于TensorFlow2實(shí)踐》提供了基于深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow的實(shí)際編程示例，使理論與實(shí)踐相輔相成。

內(nèi)容簡介

本書以自然語言和語音信號處理兩大應(yīng)用領(lǐng)域?yàn)檩d體，詳細(xì)介紹深度學(xué)習(xí)中的各種常用序列模型。在講述理論知識(shí)的同時(shí)輔以代碼實(shí)現(xiàn)和 講解，幫助讀者深入掌握相關(guān)知識(shí)技能。

本書共12章，不僅涵蓋了詞向量、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer等 基礎(chǔ)知識(shí)，還 囊括了注意力機(jī)制、序列到序列問題等 專題，同時(shí)還包含其他書籍中較少涉及的預(yù)訓(xùn)練語言模型、生成對抗網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、流模型 等前沿內(nèi)容，以拓寬讀者視野。

本書既適合互聯(lián)網(wǎng)公司算法I程師等群體閱讀，又可以作為本科高年級或研究生級別的自然語言處理和深 度學(xué)習(xí)課程的參考教材。

作者簡介

阮翀，北京大學(xué)計(jì)算語言學(xué)研究所碩士，在國內(nèi)外多個(gè)會(huì)議和期刊上發(fā)表過多篇自然語言處理相關(guān)論文。曾負(fù)責(zé)網(wǎng)易有道離線神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯模塊和Kikatech印度輸入法引擎算法研發(fā)工作，并撰寫相關(guān)專利。在知乎平臺(tái)上回答深度學(xué)習(xí)和自然語言處理相關(guān)問題，多個(gè)回答獲得編輯推薦，受到上萬粉絲關(guān)注。

目錄

第1章深度學(xué)習(xí)與自然語言處理概述

1．1自然語言處理簡史

1．1．1自然語言處理能做什么

1．1．2自然語言處理的發(fā)展史

1．2深度學(xué)習(xí)的興起

1．2．1從機(jī)器學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí)

1．2．2深度學(xué)習(xí)框架

1．2．3TensorFlow2程序樣例

第2章詞向量的前世今生

2．1文本預(yù)處理的流程

2．2前深度學(xué)習(xí)時(shí)代的詞向量

2．2．1獨(dú)熱向量

2．2．2分布式表示

2．3深度學(xué)習(xí)時(shí)代的詞向量

2．3．1詞向量的分類

2．3．2可視化詞向量

2．3．3詞向量在下游任務(wù)中的使用

2．4Word2vec數(shù)學(xué)原理

……

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前言/序言

　　前 言

　　2018年3月，出版社編輯在知乎上私信我，邀請我撰寫一部技術(shù)開發(fā)方面的書籍。我本

人確實(shí)是一個(gè)喜歡分享的人，也曾在網(wǎng)上寫過不少博客和文章，但還從來沒有想到過有一天我會(huì)出書。關(guān)于我所研究的領(lǐng)域—自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)—市面上已經(jīng)有了無數(shù)經(jīng)典教材，我實(shí)在想不到有什么必要再寫一本相同題材的書籍。

　　然而，自然語言處理技術(shù)的發(fā)展一日千里，BERT和GPT等模型相繼出世，自然語言處理的范式也從設(shè)計(jì)專一任務(wù)的模型逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)槭褂脝我坏拇竽Ｐ徒鉀Q各種下游任務(wù)。再想到自己以前初學(xué)自然語言處理時(shí)翻遍Stack Overflow和GitHub才最終找到答案的那些困惑，我終于找到了編寫本書的理由：

　　· 這是一本偏重實(shí)踐細(xì)節(jié)的書。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入到底是什么格式？狀態(tài)和輸出的區(qū)

　　別是什么？各條樣本長度不一時(shí)怎么處理？雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里，前向和后向的信息

　　是怎么流通和融合的？這些我在初學(xué)時(shí)花了很久才搞明白、后來也在網(wǎng)絡(luò)上給無數(shù)人

　　解答過的問題，本書中都會(huì)講到。本書既會(huì)講解使用TensorFlow 2 實(shí)現(xiàn)經(jīng)典模型的技

　　巧和最佳實(shí)踐，也會(huì)談?wù)揟ensorFlow 庫代碼的設(shè)計(jì)。在讀完本書后，相信讀者能夠

　　得心應(yīng)手地實(shí)現(xiàn)絕大部分自然語言處理領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型。