文件名称：Hands-On-Natural-Language-Processing-with-Python:Packt发行的《使用Python进行自然语言处理》（Hands On Natural Language Processing with Python），由Packt发布
文件大小：106.09MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 20:52:59
JupyterNotebook
使用Python进行动手自然语言处理 这是Packt发布的《 的代码库。 将深度学习架构应用于NLP应用程序的实用指南 这本书是关于什么的？ 自然语言处理（NLP）已在Web搜索，广告，客户服务等各个领域中找到了其应用，并且借助深度学习，我们可以在这些应用领域中带来高性能。 本书教您在执行各种NLP任务时利用深度学习模型。 它还展示了应对NLP挑战的最佳实践。 本书涵盖以下激动人心的功能： 实现单词的语义嵌入以对实体进行分类和查找 通过训练在单词上执行算术运算，将单词转换为向量 训练深度学习模型以检测推文，新闻的分类 使用搜索和RNN模型实施问答模型 使用CNN训练各种文本分类数据集的模型 如果您觉得这本书适合您，请立即获取！ 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 例如，Chapter02。 该代码将如下所示： if (test expression) { State
【文件预览】：
Hands-On-Natural-Language-Processing-with-Python-master
----Chapter09()
--------chatbots_img.zip(1.58MB)
--------chatbots_code.zip(5KB)
--------data_utils.py(2KB)
--------__init__.py(0B)
--------memory_network.py(6KB)
--------requirements.txt.txt(77B)
--------chatbots_code()
--------chatbot.py(10KB)
----Chapter13()
--------__init__.py(0B)
----Chapter10()
--------02_example.ipynb(47KB)
--------data()
--------__init__.py(0B)
--------01_example.ipynb(4KB)
----LICENSE(1KB)
----Chapter11()
--------02_example.ipynb(357KB)
--------B10499_11_04.png(348KB)
--------B10499_11_03.png(376KB)
--------B10499_11_05.png(345KB)
--------B10499_11_01.png(4KB)
--------01_example.ipynb(12KB)
--------B10499_11_02.png(518KB)
--------B10499_11_07.png(221KB)
--------B10499_11_06.png(83KB)
----Chapter08()
--------02_example.ipynb(27KB)
--------data()
--------__init__.py(0B)
--------01_example.ipynb(17KB)
----README.md(6KB)
----Chapter12()
--------2_create_text_dataset.py(1KB)
--------3_train.py(1KB)
--------1_create_audio_dataset.py(3KB)
--------model()
--------__init__.py(0B)
--------processing()
--------constants.py(768B)
--------4_test.py(2KB)
----Chapter03()
--------__init__.py(0B)
----Chapter05()
--------02_example.ipynb(14KB)
--------data()
--------__init__.py(0B)
--------03_example.ipynb(29KB)
--------01_example.ipynb(4KB)
--------04_example.ipynb(27KB)
----Chapter02()
--------02_example.ipynb(24KB)
--------__init__.py(0B)
--------03_example.ipynb(5KB)
--------01_example.ipynb(10KB)
----Chapter01()
--------__init__.py(0B)
----Chapter04()
--------02_example.ipynb(14KB)
--------1_TFIDF_Retrieval.ipynb(6KB)
--------data()
--------__init__.py(0B)
--------2_TFIDF_Retrieval_LSI.ipynb(6KB)
--------3_PreTrainedWordEmbedding_Retrieval.ipynb(7KB)
--------_DS_Store(6KB)
--------4_TrainedWordEmbedding_Retrieval.ipynb(66KB)
--------AUC Curves.png(164KB)
--------03_example.ipynb(29KB)
--------01_example.ipynb(4KB)
--------5_Dataset_CNN.ipynb(131KB)
--------04_example.ipynb(27KB)
--------Doc2Vec_TensorFlow.ipynb(69KB)
----Chapter07()
--------__init__.py(0B)