輕鬆學自然語言處理－電腦這樣理解語言(學AI真簡單系列3) 作(譯)者： AI4kids 出版商：全華 出版日：2021/4/27 ISBN(13碼)：9789865036683 書號：49481 膠裝 / 168頁 / 16 K / 彩色 內容簡介 透過本書，可以： •了解自然語言處理(NLP)的概念 •了解各種自然語言處理的方法 •如何使用循環神經網路(RNN)、長短期記憶法(LSTM)對句子進行情緒分析 •如何使用RNN、LSTM對句子內的詞標註詞性 本書有系統地介紹了自然語言處理（NLP）的基礎技術，從傳統的統計處理方法過渡到近年興起基於類神經網路的處理方法，用通俗易懂的語言說明自然語言處理的概念，於各章節中也都有配合實際範例描述所介紹的方法，讓讀者有更紮實的理解。內容深入淺出、容易理解，相信本書會讓讀者有所收獲。 本書作者為AI4kids團隊，曾應教育部國教署邀請，至全國高中主任會議分享AI教學、親子天下雜誌專文報導，成員來自AIA台灣人工智慧學校的校友，團隊有軟體技術、創新研發、工程管理、電商行銷等資歷專長，因為對AI科技教育的熱情而投入AI的教案研發與教學，目標是透過教孩子動手實作AI專題，來啟發他們對好奇心與想像力，協助他們運用各種程式或平台工具來探索、創造自己的AI應用。 ■ 目錄 第1章　自然語言處理介紹 1-1　前言 1-2　何謂「自然語言處理」？ 1-3　傳統的自然語言處理 1-4　深度學習的自然語言處理 1-5　小結 第2章　電腦學中文的第一步：斷詞 2-1　前言 2-2　語料庫 2-3　最大匹配法 2-4　斷詞工具 2-5　中文斷詞工具──Jieba 2-6　中研院斷詞系統─CKipTagger 2-7　小結 第3章　基於統計的自然語言處理 3-1　前言 3-2　One-hot表示法 3-3　詞袋表示法 3-4　TF-IDF表示法 3-5　N元語法 3-6　小結 第4章　基於類神經的自然語言處理 4-1　前言 4-2　詞嵌入 4-3　國王–他 + 她 = 皇后 4-4　Skip-gram模型與CBOW模型 4-5　訓練詞彙向量 4-6　小結 第5章　循環神經網路簡介 5-1　前言 5-2　認識序列資料 5-3　類神經網路的演進 5-4　循環神經網路 5-5　循環神經網路的種類 5-6　長短期記憶神經網路 5-7　小結 第6章　RNN與LSTM實作：IMDB情緒分析 6-1　前言 6-2　載入與了解IMDB網路電影資料集 6-3　資料預處理 6-4　建構RNN及LSTM模型 6-5　小結 第7章　RNN與LSTM實作：詞性標註 7-1　前言 7-2　載入與了解詞性標註資料集 7-3　資料預處理 7-4　建立字典 7-5　獲得訓練集與測試集 7-6　TensorFlow data pipeline 7-7　建構RNN及LSTM模型 7-8　小結 附錄A Python基礎語法查詢表 A-1 Python基本概念 附錄B Google Colab使用簡介 B-1 Google Colaboratory介紹 B-2 Notebook組態設定 B-3 檢視目前Python版本與套件清單