自然语言处理——原理、方法与应用.pptxVIP

自然语言处理——原理、方法与应用读书笔记模板目录内容摘要思维导图0201目录分析读书笔记0304精彩摘录作者介绍0605思维导图本书关键字分析思维导图自然语言处理原理方法书任务自然语言处理知识小结模型内容第章模型生成自然语言处理环境机器数据技术文本内容摘要内容摘要本书系统阐述自然语言处理基础知识，以及自然语言处理高级模型应用等高级知识。全书共11章：第1~5章为自然语言处理的基础知识，第6~11章则将自然语言处理知识应用于实战。书中主要内容包括预训练模型、文本分类、机器阅读理解、命名实体识别、文本生成、模型蒸馏与剪枝及损失函数等知识。书中包含大量应用示例，不仅可以学会理论知识还可以灵活应用。书中示例基于Linux与PyTorch环境开发，读者在学习自然语言处理知识的同时还可学会PyTorch框架技术，内容完整、步骤清晰，提供了工程化的解决方案。本书可作为有一定深度学习基础的读者的入门书，也可作为从事自然语言处理算法工作的技术人员及培训机构的参考书。目录分析第1章导论1.3自然语言处理算法流程1.1基于深度学习的自然语言处理1.2本书章节脉络1.4小结第2章 Python开发环境配置2.3 PyCharm远程连接服务器2.1 Linux服务器2.2 Python虚拟环境2.4 screen任务管理第2章 Python开发环境配置2.5 Docker技术2.6小结2.1 Linux服务器2.1.1 MobaXterm2.1.2使用MobaXterm连接远程服务器2.1.3在服务器上安装Python开发环境2.1.4使用Anaconda国内源2.1.5 pip设定永久阿里云源第3章自然语言处理的发展进程3.3深度学习与自然语言处理3.1人工规则与自然语言处理3.2机器学习与自热语言处理3.4小结3.2机器学习与自热语言处理3.2.1词袋模型3.2.2 n-gram3.2.3频率与逆文档频率第4章无监督学习的原理与应用4.2深层无监督预训练模型4.1浅层无监督预训练模型4.3其他预训练模型第4章无监督学习的原理与应用4.4自然语言处理四大下游任务4.5小结4.2深层无监督预训练模型4.2.1 BERT4.2.2 Self-Attention Layer原理4.2.3 Self-Attention Layer的内部运算逻辑4.2.4 Multi-Head Self-Attention4.2.5 Layer Normalization4.2.6 BERT预训练4.2.7 BERT的微调过程4.3其他预训练模型4.3.1 RoBERTa4.3.2 ERNIE4.3.3 BERT_WWM4.3.4 ALBERT4.3.5 Electra4.3.6 NEZHA4.3.7 NLP预训练模型对比4.4自然语言处理四大下游任务4.4.1句子对分类任务4.4.2单句子分类任务4.4.3问答任务4.4.4单句子标注任务第5章无监督学习进阶5.2元学习5.1生成式对抗络5.3小结5.2元学习5.2.1 Metric-Based Method5.2.2 Model-Based Method5.2.3 Pretrain-Based Method第6章预训练6.2环境搭建6.1赛题任务6.3代码框架第6章预训练6.4数据分析实践6.5小结6.4数据分析实践6.4.1数据预处理6.4.2预训练任务模型构建与数据生成6.4.3模型训练第7章文本分类7.3代码框架37.1数据分析17.4文本分类实践47.2环境搭建27.5小结57.4文本分类实践7.4.1数据预处理7.4.2模型构建7.4.3数据迭代器7.4.4模型训练7.4.5模型预测第8章机器阅读理解8.3研究方法8.1机器阅读理解的定义8.2评测方法8.4经典结构第8章机器阅读理解8.5多文档机器阅读理解实践8.6小结8.1机器阅读理解的定义8.1.1完形填空8.1.2多项选择8.1.3片段抽取8.1.4自由回答8.1.5其他任务8.3研究方法8.3.1基于规则的方法8.3.2基于神经络的方法8.3.3基于深层语义的图匹配方法8.4经典结构8.4.1 BiDAF模型8.4.2 QANet模型8.4.3基于BERT模型的机器阅读理解8.5多文档机器阅读理解实践8.5.1疫情政务问答助手8.5.2信息检索8.5.3多任务学习8.5.4实践第9章命名实体识别9.2命名实体识别的定义9.1 NER技术的发展现状9.3命名实体识别模型第9章命名实体识别9.4命名实体识别实验9.5小结9.3命名实体识别模型9.3.1预训练模型9.3.2下接结构9.3.3条件随机场9.4命名实体识别实验9.4.1数据介绍9.4.2评估指标9.4.3数据预处理9.4.4模型构建9.4.5数据迭代器9.4.6模型训练9.4.7模型预测第10章文