Natural Language Processing with Python

NLP專用Python開發環境架設自然語言處理的發展歷程無監督學習的原理與應用及實作Pretraing的完整實作文字分類、機器閱讀理解、命名實體辨識ChatGPT的原理 - 文字生成損失函式與模型瘦身大型語言模型已經成為現代AI的範式，不管是ChatGPT或是llama、Falcon等，這個新興學科是人工智慧時代最熱門的話題，沒有一個有志於AI的人可以忽略這個趨勢。而大型語言模型的基礎，當然就是自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP）。自然語言處理主要工作包括了語言理解、語言生成、機器翻譯、語音識別等。目前見的應用非常多，包括了自動化客服、垃圾郵件檢測、社交媒體情感分析、醫療記錄分析、金融預測和新聞摘要等。總結來說，自然語言處理是一個動態且充滿潛力的領域，它正在不斷改變我們與計算機和數字訊息互動的方式。隨著技術的不斷發展，我們可以期待在更多領域看到 NLP 的創新應用，同時也需要持續關注與其發展相關的倫理和社會問題。本書最重要目的就是將你帶入這個行業，如果你是程式設計師，網頁設計師，又或者是App的開發者，如果不想被人工智慧搶掉工作，加入是最好的選擇。

從建構交易策略到使用Python的機器人投資顧問 機器學習和資料科學將在未來幾年顯著改變金融業。透過本實用指南，避險基金、投資和零售銀行以及金融科技公司的專業人士將學到如何建構對該行業極為關重要的ML演算法。您將研究ML概念和20多個案例研究，包括了監督式、非監督式和強化學習，以及自然語言處理(natural language processing, NLP)。 分析師、交易員、研究人員和開發人員還將深入研究投資組合管理、演算法交易、衍生性商品定價、詐欺偵測、資產價格預測、情緒分析和聊天機器人開發。您將探索現實生活中的問題，並學習以程式碼和範例作為後盾的科學上合理的解決方案。 本書包括： ‧基於迴歸的監督式學習交易策略和衍生性商品定價模型 ‧基於分類的監督式學習信用違約風險預測與詐欺偵測模型 ‧投資組合管理與收益率曲線建構中的降維技術及實例研究 ‧利用演算法和分群技術尋找交易策略和投資組合管理中相似物件的案例研究 ‧建立交易策略的強化學習模型和技巧，衍生性商品避險和投資組合管理 ‧使用Python函式庫(例如NLTK和Scikit-learn)的NLP技術

不會艱深晦澀、不再高深莫測 你一定能看懂的自然語言處理入門書！ INTRODUCTION TO NATURAL LANGUAGE PROCESSING ♘Java與Python雙實作：圖文並茂！演算法、數學公式、程式碼相輔相成。 ♘探索式學習路徑：循序漸進！從問題、演算法再到範例實作，一目瞭然。 編輯推薦 作者匯集多年經驗，從基本概念出發，逐步介紹中文分詞、詞性標註、命名實體識別、資訊抽取、文字聚類、文字分類、句法分析這幾個熱門問題的演算法原理與工程實作。透過講解多種演算法，比較它們的優缺點與適用場景，同時詳細展示實際專案導向的程式碼，協助讀者真正將自然語言處理（NLP）應用到正式環境之中。 儘管作者目前是NLP領域的翹楚，但他曾是非本科生，對自學入門有親身體驗，深諳初學者的學習痛點。希望透過這本與眾不同的入門讀物，為讀者打開另一扇機會之門，幫助你零起點上手NLP，讓你在通勤時也能把書讀完讀懂！ 隨著本書的學習，你將從普通程式設計師晉級為機器學習工程師，最後進化為NLP工程師。 專家好評 HanLP作者何晗寫的這本書值得一讀。這本書系統性地介紹NLP的基礎技術，深入淺出、容易理解，對初學者助益極大。 周明 微軟亞洲研究院副院長，國際計算語言學會會長 本書不僅介紹NLP的任務及演算法，也提供可以實際執行的線上程式碼，非常適合NLP初學者入門並快速部署到正式環境。 王斌 小米人工智慧實驗室主任、NLP首席科學家