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自然言語処理とは
自然言語処理 (NLP) は、言語学、コンピューター サイエンス、人工知能のサブ分野であり、コンピューターと人間の言語の間の相互作用に焦点を当てています。 、具体的には、大量の自然言語データを処理および分析できるようにコンピューターをトレーニングする方法について説明します。 NLP は、コンピューターと人間の言語の間の相互作用に焦点を当てた学際的なサブフィールドです。 最終的な目標は、文書内で使用されている言語の文脈上の複雑さを含め、文書の内容を「理解」できるコンピューターを手に入れることです。 その後、システムは文書自体を分類して整理するだけでなく、文書内に含まれる情報や洞察を正確に抽出できるようになります。
どのようなメリットがあるか
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
第 1 章: 自然言語処理の概要
第 2 章: トークン化とテキストの正規化
第 3 章: 品詞のタグ付け
第 4 章: 解析と構文ツリー
第 5 章: 固有表現の認識
第 6 章: 感情分析
第 7 章: 機械翻訳
第 8 章: 単語埋め込みとベクトル空間モデル
第 9 章: 自然言語処理のための深層学習
第 10 章: 対話システムとチャットボット
(II)
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Produktbeschreibung
自然言語処理とは

自然言語処理 (NLP) は、言語学、コンピューター サイエンス、人工知能のサブ分野であり、コンピューターと人間の言語の間の相互作用に焦点を当てています。 、具体的には、大量の自然言語データを処理および分析できるようにコンピューターをトレーニングする方法について説明します。 NLP は、コンピューターと人間の言語の間の相互作用に焦点を当てた学際的なサブフィールドです。 最終的な目標は、文書内で使用されている言語の文脈上の複雑さを含め、文書の内容を「理解」できるコンピューターを手に入れることです。 その後、システムは文書自体を分類して整理するだけでなく、文書内に含まれる情報や洞察を正確に抽出できるようになります。

どのようなメリットがあるか

(I) 次のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: 自然言語処理の概要

第 2 章: トークン化とテキストの正規化

第 3 章: 品詞のタグ付け

第 4 章: 解析と構文ツリー

第 5 章: 固有表現の認識

第 6 章: 感情分析

第 7 章: 機械翻訳

第 8 章: 単語埋め込みとベクトル空間モデル

第 9 章: 自然言語処理のための深層学習

第 10 章: 対話システムとチャットボット

(II) 自然言語処理に関する一般のよくある質問に答える。

(III) 多くの分野での自然言語処理の使用例の実例 .

(IV) 自然言語処理テクノロジーを 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。

これは誰ですか この本の対象者: 専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の自然言語処理に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。