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深入理解自然语言处理：从深度学习到大模型应用

📝 内容简介

本书分为9章, 对应9种NLP任务。第1章介绍分词和词性标注任务。第2章介绍文本分类任务, 如情感分析、文章分类与打标签等。第3章介绍命名实体识别任务, 如提取内容中的姓名和公司名等, 在知识图谱、内容结构化和智能对话等场景中也有该类任务的具体应用。第4章介绍神经机器翻译任务, 该类任务是NLP最先商用的独立场景。第5章介绍文本纠错任务, 该类任务的应用非常广泛, 涉及用户输入的场景一般需要用到纠错任务, 否则用户体验会很差。第6章介绍机器阅读理解任务, 该类任务偏学术, 在实践中往往属于某个大任务下的子任务。第7章介绍句法分析任务, 该类任务比较传统, 基于深度学习的应用场景还不多。第8章介绍文本摘要任务, 该类任务在新闻类业务场景中应用较多。第9章介绍信息检索和问答系统任务, 凡是类似搜索和输入类需要等待回复的场景都会用到该类任务。