面向自然语言处理的深度学习：用Python创建神经网络

译者序

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第1章　自然语言处理和深度学习概述  1

1.1　Python包  2

1.1.1　NumPy  2

1.1.2　Pandas  6

1.1.3　SciPy  9

1.2　自然语言处理简介  11

1.2.1　什么是自然语言处理  11

1.2.2　如何理解人类的语言  11

1.2.3　自然语言处理的难度是什么  11

1.2.4　我们想通过自然语言处理获得什么  13

1.2.5　语言处理中的常用术语  13

1.3　自然语言处理库  14

1.3.1　NLTK  14

1.3.2　TextBlob  15

1.3.3　SpaCy  17

1.3.4　Gensim  19

1.3.5　Pattern  20

1.3.6　Stanford CoreNLP  21

1.4　NLP入门  21

1.4.1　使用正则表达式进行文本搜索  21

1.4.2　将文本转换为列表  21

1.4.3　文本预处理  22

1.4.4　从网页中获取文本  22

1.4.5　移除停止词  23

1.4.6　计数向量化  23

1.4.7　TF-IDF分数  24

1.4.8　文本分类器  25

1.5　深度学习简介  25

1.6　什么是神经网络  27

1.7　神经网络的基本结构  29

1.8　神经网络的类型  32

1.8.1　前馈神经网络  33

1.8.2　卷积神经网络  33

1.8.3　循环神经网络  33

1.8.4　编码器-解码器网络  34

1.8.5　递归神经网络  35

1.9　多层感知器  35

1.10　随机梯度下降  37

1.11　反向传播  40

1.12　深度学习库  42

1.12.1　Theano  42

1.12.2　Theano安装  43

1.12.3　Theano示例  44

1.12.4　TensorFlow  45

1.12.5　数据流图  46

1.12.6　TensorFlow安装  47

1.12.7　TensorFlow示例  47

1.12.8　Keras  49

1.13　下一步  52

第2章　词向量表示  53

2.1　词嵌入简介  53

2.2　word2vec  56

2.2.1　skip-gram模型  58

2.2.2　模型成分：架构  58

2.2.3　模型成分：隐藏层  58

2.2.4　模型成分：输出层  60

2.2.5　CBOW模型  61

2.3　频繁词二次采样  61

2.4　word2vec代码  64

2.5　skip-gram代码  67

2.6　CBOW代码  75

2.7　下一步  83

第3章　展开循环神经网络  85

3.1　循环神经网络  86

3.1.1　什么是循环  86

3.1.2　前馈神经网络和循环神经网络之间的差异  87

3.1.3　RNN基础  88

3.1.4　自然语言处理和RNN  91

3.1.5　RNN的机制  93

3.1.6　训练RNN  96

3.1.7　RNN中隐藏状态的元意义  98

3.1.8　调整RNN  99

3.1.9　LSTM网络  99

3.1.10　序列到序列模型  105

3.1.11　高级seq2seq模型  109

3.1.12　序列到序列用例  113

3.2　下一步  122

第4章　开发聊天机器人  123

4.1　聊天机器人简介  123

4.1.1　聊天机器人的起源  124

4.1.2　聊天机器人如何工作  125

4.1.3　为什么聊天机器人拥有如此大的商机  125

4.1.4　开发聊天机器人听起来令人生畏  126

4.2　对话型机器人  127

4.3　聊天机器人：自动文本生成  141

4.4　下一步  170

第5章　实现研究论文：情感分类  171

5.1　基于自注意力机制的句子嵌入  172

5.1.1　提出的方法  173

5.1.2　可视化  178

5.1.3　研究发现  181

5.2　实现情感分类  181

5.3　情感分类代码  182

5.4　模型结果  191

5.5　可提升空间  196

5.6　下一步  196

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