- 自然语言处理/智能科学与技术丛书
- - 作者：(美)雅各布·爱森斯坦|责编:姚蕾|译者:徐金安
  - 出版社：机械工业
  - ISBN：9787111797418
  - 出版日期：2026/03/01
  - 页数：365
- 售价：39.6

内容大纲
自然语言处理是人工智能领域的重要分支，连接语言学、计算机科学、统计学等多门学科，具有很高的应用价值。本书系统构建了自然语言处理的理论框架与实践体系，从基础建模出发，循序渐进解释各项核心任务的工作原理。
本书综合并提炼了广泛而多样的研究文献，将当代机器学习技术与该领域的语言学和计算基础联系起来。适合用作高等学校高年级本科生与研究生自然语言处理课程教材，也可作为软件工程师和数据科学家的参考书。
作者介绍
目录
译者序
前言
符号表
  第1章  引言
    1.1  自然语言处理及相关内容
    1.2  自然语言处理的三个主题
      1.2.1  学习与知识
      1.2.2  搜索与学习
      1.2.3  关系、组合和分布的视角
第一部分  学习
  第2章  线性文本分类任务
    2.1  词袋模型
    2.2  朴素贝叶斯
      2.2.1  类型和单词
      2.2.2  预测
      2.2.3  估计
      2.2.4  平滑处理
      2.2.5  设置超参数
    2.3  判别学习
      2.3.1  感知器
      2.3.2  基于均值的感知器算法
    2.4  损失函数与大间隔分类
      2.4.1  在线的大间隔分类
      *2.4.2  在线支持向量机的推导
    2.5  逻辑回归
      2.5.1  正则化
      2.5.2  梯度
    2.6  优化
      2.6.1  批量优化
      2.6.2  在线优化
    *2.7  分类中的其他主题
      2.7.1  通过正则化进行特征选择
      2.7.2  逻辑回归的其他观点
    2.8  学习算法总结
    附加资源
    练习
  第3章  非线性分类
    3.1  前馈神经网络
    3.2  设计神经网络
      3.2.1  激活函数
      3.2.2  网络结构
      3.2.3  输出和损失函数
      3.2.4  输入和查找层
    3.3  学习神经网络
      3.3.1  反向传播
      3.3.2  正则化和随机失活
      *3.3.3  学习理论
      3.3.4  技巧
    3.4  卷积神经网络
    附加资源

  练习
  第4章  分类法的语言应用
    4.1  情感和意见分析
      4.1.1  相关问题
      4.1.2  情感分析的替代方法
    4.2  词义消歧
      4.2.1  词义有多少
……
第二部分  序列和树
第三部分  含义
第四部分  应用
附录A  概率
附录B  数值优化
参考文献

内容大纲

作者介绍

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