自然語言處理（NLP）為人工智能中的一個有趣問題，是深度學習的應用程式的最新前沿。如果您是一名開發人員或研究人員，準備深入研究這個快速發展的人工智能領域，這本實用的書籍将向您展示如何使用PyTorch深度學習架構來實作最近發現的NLP技術。首先，您需要的是機器學習背景和使用Python程式設計的經驗。
作者Delip Rao和Goku Mohandas為您提供了PyTorch的堅實基礎，以及深度學習算法，用于建構涉及文本語義表示的應用程式。每章包括幾個代碼示例和插圖
- 獲得對NLP，深度學習和PyTorch介紹
- 了解傳統的NLP方法，包括NLTK，SpaCy和gensim
- 探索嵌入：語言中單詞的高品質表示
- 使用遞歸神經網絡（RNN）學習語言序列中的表示
- 通過複雜的神經架構改進RNN結果，例如長期短期記憶（LSTM）和門控遞歸機關
- 探索讀取一個序列并産生另一個序列的序列到序列模型（用于翻譯）
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