第1章 自然語言處理介紹

1-1 前言

1-2 何謂「自然語言處理」？

1-3 傳統的自然語言處理

1-4 深度學習的自然語言處理

1-5 小結



第2章 電腦學中文的第一步：斷詞

2-1 前言

2-2 語料庫

2-3 最大匹配法

2-4 斷詞工具

2-5 中文斷詞工具──Jieba

2-6 中研院斷詞系統─CKipTagger

2-7 小結



第3章 基於統計的自然語言處理

3-1 前言

3-2 One-hot表示法

3-3 詞袋表示法

3-4 TF-IDF表示法

3-5 N元語法

3-6 小結



第4章 基於類神經的自然語言處理

4-1 前言

4-2 詞嵌入

4-3 國王–他 + 她 = 皇后

4-4 Skip-gram模型與CBOW模型

4-5 訓練詞彙向量

4-6 小結



第5章 循環神經網路簡介

5-1 前言

5-2 認識序列資料

5-3 類神經網路的演進

5-4 循環神經網路

5-5 循環神經網路的種類

5-6 長短期記憶神經網路

5-7 小結



第6章 RNN與LSTM實作：IMDB情緒分析

6-1 前言

6-2 載入與了解IMDB網路電影資料集

6-3 資料預處理

6-4 建構RNN及LSTM模型

6-5 小結



第7章 RNN與LSTM實作：詞性標註

7-1 前言

7-2 載入與了解詞性標註資料集

7-3 資料預處理

7-4 建立字典

7-5 獲得訓練集與測試集

7-6 TensorFlow data pipeline

7-7 建構RNN及LSTM模型

7-8 小結



附錄A Python基礎語法查詢表

A-1 Python基本概念



附錄B Google Colab使用簡介

B-1 Google Colaboratory介紹

B-2 Notebook組態設定

B-3 檢視目前Python版本與套件清單



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