
6计数向量化23
1.4.7TF-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
1.12.1Theano42
1.12.2Theano安装43
1.12.3Theano示例44
1.12.4TensorFlow45
1.12.5数据流图46
1.12.6TensorFlow安装47
1.12.7TensorFlow示例47
1.12.8Keras49
1.13下一步52
第2章词向量表示53
2.1词嵌入简介53
2.2word2vec56
2.2.1skip-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
2.2.5CBOW模型61
2.3频繁词二次采样61
2.4word2vec代码64
2.5skip-gram代码67
2.6CBOW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
3.1.3RNN基础88
3.1.4自然语言处理和RNN91
3.1.5RNN的机制93
3.1.6训练RNN96
3.1.7RNN中隐藏状态的元意义98
3.1.8调整RNN99
3.1.9LSTM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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