自然语言处理——基于深度学习的理论和实践(微课视频版)

基础篇 第1章 从ChatGPT谈起 1.1 ChatGPT概述 1.1.1 认识ChatGPT 1.1.2 ChatGPT的主要功能 1.1.3 其他大语言模型 1.2 ChatGPT和自然语言处理 1.2.1 ChatGPT用到的自然语言处理技术 1.2.2 预训练模型 1.2.3 ChatGPT技术架构浅谈 1.2.4 ChatGPT在自然语言处理中的优势和创新之处 1.2.5 ChatGPT与其他自然语言处理技术的结合与拓展 1.3 ChatGPT的应用领域 1.4 ChatGPT的重要意义 1.5 ChatGPT发展展望 1.6 ChatGPT的伦理问题 1.7 本章小结 第2章 自然语言处理基础 2.1 自然语言概述 2.2 自然语言处理的发展历程 2.3 自然语言处理与人工智能 2.4 自然语言处理相关研究内容 2.4.1 词法分析 2.4.2 句法分析 2.4.3 语义分析 2.4.4 信息抽取 2.5 自然语言处理相关应用 2.5.1 文本检索 2.5.2 问答系统 2.5.3 机器翻译 2.5.4 推荐系统 2.5.5 其他应用 2.6 本章小结 第3章 Python编程语言基础 3.1 Python集成开发环境 3.1.1 Anaconda的下载与安装 3.1.2 Spyder的使用 3.1.3 Jupyter Notebook的使用 3.2 Python程序设计 3.2.1 变量与数据类型 3.2.2 运算和函数 3.3 本章小结 第4章 自然语言处理相关工具库 4.1 Scikit-learn 4.2 NumPy 4.3 Pandas 4.4 NLTK 4.5 Matplotlib 4.5.1 Matplotlib的主要对象 4.5.2 图形绘制流程 4.6 TensorFlow 4.7 PyTorch 4.8 飞桨 4.9 本章小结 第5章 深度学习基础 5.1 感知机 5.2 简单神经网络 5.2.1 简单神经网络框梨 5.2.2 激活函数 5.2.3 损失函数 5.2.4 梯度法 5.2.5 神经网络构建线性回归模型 5.2.6 神经网络构建逻辑回归模型 5.3 三层神经网络 5.4 深度学习与自然语言处理 5.5 本章小结 第6章 卷积神经网络 6.1 卷积神经网络概念 6.2 卷积神经网络模型结构 6.3 卷积层 6.4 池化层 6.5 代表性卷积神经网络 6.5.1 LeNet 6.5.2 AlexNet 6.5.3 VGGNet 6.5.4 GoogLeNet 6.5.5 ResNet 6.6 本章小结 应用篇 第7章 文本的局部式表示 7.1 向量空间模型 7.2 One-Hot Encoding 7.2.1 One-Hot Encoding简介 7.2.2 One-Hot Encoding示例 7.2.3 One-Hot Encoding的Python实现 7.2.4 One-Hot Encoding的特点 7.3 BoW模型 7.3.1 BoW模型简介 7.3.2 基本BoW模型 7.3.3 基本BoW模型的Python实现 7.3.4 基本BoW模型的特点 7.4 TF-IDF模型 7.4.1 TF-IDF模型简介 7.4.2 TF-IDF的计算 7.4.3 TF-IDF模型的Python实现 7.4.4 TF-IDF模型的特点 7.4.5 TF-IDF模型的应用 7.5 N-Gram模型 7.5.1 N-Gram模型简介 7.5.2 N-Gram模型的Python实现 7.5.3 N-Gram模型的应用 7.5.4 N-Gram模型的特点 7.6 本章小结 第8章 深度学习和词嵌入模型 8.1 静态词嵌入模型 8.1.1 Word2 Vec模型 8.1.2 GloVe模型 8.1.3 FastText模型 8.2 动态词嵌入模型 8.2.1 ELMO模型 8.2.2 OpenAI-GPT模型 8.2.3 BERT模型 8.3 深度学习中的词嵌入 8.3.1 RNN与词嵌入 8.3.2 CNN与词嵌入 8.3.3 Transformer与词嵌入 8.3.4 预训练大模型的词嵌入 8.4 词嵌入的评估 8.4.1 外在评估 8.4.2 内在评估 8.5 词嵌入的应用 8.6 未来发展和趋势 8.7 本章小结 第9章 基于深度学习的文本语义计算 9.1 相似度任务场景 9.2 文本蕴含 9.3 文本重复 9.4 文本冲突 9.5 文本矛盾 9.6 距离函数 9.6.1 欧氏距离 9.6.2 余弦距离 9.6.3 马氏距离 9.6.4 曼哈顿距离 9.6.5 切比雪夫距离 9.7 基于深度学习的相似度模型 9.7.1 Siamese Networks 9.7.2 Triplet Networks 9.7.3 文本嵌入 9.8 相似度问题实例 9.8.1 文本相似度 9.8.2 图像相似度 9.8.3 音频相似度 9.9 本章小结 第10章 基于深度学习的文本分类 10.1 文本分类概述 10.1.1 文本分类任务背景 10.1 ，2文本分类理论思想 10.1.3 文本数据预处理 10.1 ，4文本特征处理 10.1.5 文本分类的形式化定义 10.1.6 文本分类的评测与评价 10.2 神经网络模型的文本分类 10.2.1 CNN的文本分类 10.2.2 RNN的文本分类 10.2.3 LSTM的文本分类 10.3 Transformer的文本分类 10.3.1 人类的视觉注意力 10.3.2 Attention的本质思想 10.3.3 Attention的工作原理和应用 10.3.4 Transformer的文本分类 10.4 预训练模型的文本分类 10.4.1 GPT模型 10.4.2 BERT模型 10.5 本章小结 第11章 基于深度学习的文本检索 11.1 文本检索相关概念 11.2 文本检索模型 11.2.1 经典检索模型 11.2.2 文本的排序 11.3 文本检索的评估 11.3.1 精确度 11.3.2 召回率 11.3.3 平均准确率 11.3.4 平均倒数排名 11.3.5 归一化折损累计增益 11.4 查询扩展技术 11.5 排序学习 11.5.1 排序学习技术概述 11.5.2 排序学习模型 11.6 基于深度学习的文本检索 11.6.1 神经检索模型的分类 11.6.2 其他分类方式 11.7 ChatGPT引领的下一代文本检索展望 11.8 本章小结 附录A 中英文对照表 参考文献