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書籍簡介
Natural Language Processing in Action 是一本讓你可以使用 Python 的生態系統的 NLP 和 AI 專用套件的力量來建立可以理解人類語言的機器的指南！ 你將從一台電腦如何閱讀和解讀語言的心理模型開始。 然後，你將發現如何訓練基於 Python 的 NLP 機器來識別模式並從文字中提取資訊。 當你探索精心挑選的範例時，你將擴展你機器的知識，並將其應用於一系列挑戰，從建構搜尋引擎，可以根據其含義找到文件而不僅僅是關鍵字，訓練使用深度學習的聊天機器人( chatbot )， 學習回答問題並參與對話。
本書是 Applied Deep Learning 捆綁包中包含的三款產品之一。只需 59.99 美元即可獲得整個捆綁包。
Learn both the theory and practical skills needed to go beyond merely understanding the inner workings of NLP, and start creating your own algorithms or models.From the Foreword
-Dr. Arwen Griffioen, Zendesk
關於這個技術
大多數人非常擅長閱讀和解釋文字; 電腦…並不是那麼擅長。 自然語言處理（NLP）是教育電腦的訓練可以像人類一樣閱讀，你可以在手機上從聊天機器人到語音識別軟體的任何應用中看到真實範例。 基於機器學習的現代 NLP 技術從根本上提高了軟體識別模式的能力，使用上下文來推斷意義，並準確地辨別出結構不良文字的意圖。 NLP 承諾幫助你改善客戶互動，節省成本，並重新開發著重於文字的應用程式，如搜尋或產品支援。
書籍內容包含
- 使用Keras，TensorFlow，Gensim，scikit-learn等等
- 解析和文字正常化
- 基於規則(文法)的 NLP
- 基於資料（機器學習）NLP
- 深度學習 NLP
- 端到端的聊天機器人管線與訓練資料
- 可擴展的 NLP 管線
- 超參數優化演算法 ( Hyperparameter optimization algorithms )
目標讀者
雖然所有範例都是用 Python 編寫的，但使用任何現代程式設計語言的經驗將使讀者能夠從本書中獲得最大的收益。 對機器學習的基本了解也將有所幫助。
關於作者
Hobson Lane 擁有建設可為人類的代表做出重要決定的自主系統超過15年的經驗。 Hannes Hapke 是一名電子工程師，轉而擁有深度學習經驗的資料科學家。 Cole Howard 是一位木匠和作家，轉而成為深入學習專家。
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