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| 內容簡介： |
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本书初步探索了将深度学习应用于自然语言处理的方法。概述了自然语言处理的一般概念，通过具体实例说明了如何提取自然语言文本的特征以及如何考虑上下文关系来生成文本。书中自然语言文本的特征提取是通过卷积神经网络来实现的，而根据上下文关系来生成文本则利用了循环神经网络。这两个网络是深度学习领域中常用的基础技术。
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| 關於作者： |
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小高知宏日本福井大学大学院工学研究科教授。其主要著作有《计算机系统》《从基础开始学会TCPIP Java网络程序设计 第2版》《初学AI程序设计——用C语言制作人工智能和人工无能》《初学机器学习》《基于AI的大规模数据处理入门》《人工智能入门》等。
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| 目錄：
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CONTENTS
译者序
前言
第1章 自然语言处理与深度学习1
1.1 自然语言处理1
1.1.1 什么是自然语言处理1
1.1.2 自然语言处理基础4
1.2 深度学习13
1.2.1 人工智能与机器学习13
1.2.2 神经网络16
1.2.3 卷积神经网络和自编码器22
1.3 与自然语言处理相关的深度学习27
1.3.1 自然语言处理与神经网络、深度学习27
1.3.2 用神经网络来表达单词意义29
1.3.3 深度学习应用于自然语言处理31
第2章 基于文本处理的自然语言处理32
2.1 自然语言文本的文本处理32
2.1.1 文字处理32
2.1.2 单词处理45
2.1.3 1-of-N表示的处理54
2.2 基于单词2-gram的文本生成68
第3章 深度学习应用于自然语言文本分析77
3.1 基于CNN的文本分类77
3.2 准备1：卷积运算和池化处理81
3.2.1 卷积运算81
3.2.2 池化处理90
3.3 准备2：全连接型神经网络96
3.3.1 基于层次结构的全连接型神经网络的构造及学习方法96
3.3.2 全连接型神经网络的实现99
3.4 卷积神经网络的实现102
3.4.1 卷积神经网络的结构102
3.4.2 由卷积神经网络学习1-of-N表示数据103
3.4.3 基于CNN的单词序列评估118
第4章 文本生成与深度学习133
4.1 基于循环神经网络的文本生成133
4.1.1 神经网络和文本生成133
4.1.2 循环神经网络136
4.2 RNN的实现139
4.2.1 RNN程序的设计139
4.2.2 RNN程序的实现141
4.3 基于RNN的文本生成154
4.3.1 基于RNN的文本生成框架154
4.3.2 文本生成实验的实例160
附录A 将行的重复次数添加到行首的程序uniqc.c167
附录B 按照行首的数值对行进行排序的程序sortn.c169
附录C 全连接型神经网络的程序bp.c171
参考文献178
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| 內容試閱：
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PREFACE前言深度学习技术在计算机图像识别领域取得了重大成果，这一技术目前已经逐渐应用于机器学习的多个不同领域，使人工智能发展到了过去所不能达到的能力层次。同样，深度学习也能应用于自然语言处理领域，能够解决过去不能处理的各种自然语言处理问题。
本书初步探索了将深度学习应用于自然语言处理的方法，概述了自然语言处理的常见概念，通过具体实例说明了如何提取自然语言文本的特征以及如何考虑上下文关系来生成文本。本书中，自然语言文本的特征提取是通过卷积神经网络来实现的，根据上下文关系来生成文本则利用了循环神经网络。这两个网络是深度学习领域中常用的基础技术。
本书通过实现C语言程序来具体讲解自然语言处理与深度学习的相关技术，所给出的程序都能在普通的个人电脑上执行。通过实际执行这些C语言程序，确认其运行过程，并根据需要对程序进行修改，读者能够更深刻地理解自然语言处理与深度学习技术。
本书的完成离不开作者在福井大学从事科研活动积累的经验，在此特别感谢提供这样机会的福井大学教职员和学生。此外，特别感谢Ohmsha出版社提供了出版本书的机会。最后，感谢支持我完成本书的家人洋子、研太郎、桃子以及优。
小高知宏2017年2月
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