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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