用于自然语言处理的深度学习，视频版

Deep Learning for Natural Language Processing, Video Edition

 视频说明

在 Video Editions 中，叙述者阅读书籍，同时内容、图形、代码列表、图表和文本显示在屏幕上。就像有声读物一样，您也可以作为视频观看。

探索自然语言处理中最具挑战性的问题，并学习如何使用尖端的深度学习来解决这些问题！

在用于自然语言处理的深度学习中，您将找到大量的 NLP 见解，包括：

• NLP 和深度学习概述
• One-hot 文本表示
•  单词嵌入
• 文本相似度模型
•  顺序 NLP
•  语义角色标签
•  基于深度内存的 NLP
•  语言结构
• 深度 NLP 的超参数

深度学习将自然语言处理提升到令人兴奋的新水平和强大的新应用程序！计算机系统第一次可以达到“人类”水平的总结、建立联系和其他需要理解和上下文的任务。用于自然语言处理的深度学习揭示了使这些创新成为可能的突破性技术。Stephan Raaijmakers 将他广泛的知识提炼成有用的最佳实践、实际应用和顶级 NLP 算法的内部工作原理。

 关于技术
深度学习已经改变了自然语言处理领域。神经网络不仅可以识别单词和短语，还可以识别模式。模型从上下文中推断含义，并确定情感基调。强大的基于深度学习的 NLP 模型开辟了一座潜在用途的金矿。

 关于本书
用于自然语言处理的深度学习将教您如何使用 Python 和 Keras 深度学习库创建高级 NLP 应用程序。您将学习使用最先进的工具和技术，包括 BERT 和 XLNET、多任务学习和基于深度记忆的 NLP。引人入胜的示例为您提供了各种实际 NLP 应用程序的实践经验。此外，详细的代码讨论还向您展示了如何根据自己的用途调整每个示例！

 里面有什么

• 使用顺序 NLP 改进问答
• 通过语言多任务学习提高性能
• 准确解释语言结构
• 掌握多词嵌入技术

 关于读者
适用于具有中级 Python 技能和 NLP 一般知识的读者。不需要深度学习经验。

 关于作者
Stephan Raaijmakers 是莱顿大学通信 AI 教授，也是荷兰应用科学研究组织 （TNO） 的高级科学家。