书：pan.baidu.com/s/1tIHXj9HmIYojAHqje09DTA?pwd=jqso
提取码：jqso
- 深度学习与自然语言处理概述：介绍深度学习和自然语言处理的基本概念，阐述两者结合的必要性和优势。
- 神经网络基础：详细讲解神经网络的基本原理、结构和训练过程，为后续内容打下基础。
- 词嵌入技术：介绍Word2Vec、GloVe等词嵌入方法，讲解如何将文本数据转换为适合深度学习的数值向量。
- 循环神经网络（RNN）：深入剖析RNN的结构和工作原理，及其在自然语言处理中的应用，如处理序列数据。
- 长短时记忆网络（LSTM）：介绍LSTM的原理和优势，展示如何通过LSTM解决长期依赖问题。
- 卷积神经网络（CNN）：讲解CNN在自然语言处理中的应用，特别是在文本分类和情感分析中的表现。
- 注意力机制：介绍注意力机制的原理和应用，展示如何通过注意力机制提升模型的性能。
- 预训练模型：概述BERT、GPT等预训练模型的原理和应用，阐述它们在自然语言处理任务中的优势。
- 自然语言生成：讲解如何使用深度学习模型生成自然语言文本，如机器翻译、文本摘要等。
- 情感分析与观点挖掘：介绍情感分析和观点挖掘的基本概念和方法，展示如何使用深度学习模型进行情感分析。
- 问答系统与对话系统：讲解问答系统和对话系统的基本原理和实现方法，包括如何使用深度学习模型进行问答和对话。
- 模型优化与评估：介绍模型优化的方法和技巧，以及如何评估自然语言处理模型的性能。
- 深度学习框架与工具：概述常用的深度学习框架和工具，如TensorFlow、PyTorch等，帮助读者选择合适的工具进行自然语言处理研究。
- 实践案例与项目：通过实践案例和项目，展示如何应用深度学习技术解决自然语言处理中的实际问题。