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内容简介 · · · · · ·
本书重点介绍了神经网络模型在自然语言处理中的应用。首先介绍有监督的机器学习和前馈神经网络的基本知识，如何将机器学习方法应用在自然语言处理中，以及词向量表示（而不是符号表示）的应用。然后介绍更多专门的神经网络结构，包括一维卷积神经网络、循环神经网络、条件生成模型和基于注意力的模型。后，讨论树形网络、结构化预测以及多任务学习的前景。
作者简介 · · · · · ·
Yoav Goldberg现就职于以色列巴伊兰大学，是自然语言处理领域一位非常活跃的青年学者。Goldberg博士期间的主要研究方向为依存句法分析，随着深度学习的兴起，他也将研究兴趣转移至此，并成功地将该技术应用于依存句法分析等任务。与此同时，他在理论上对词嵌入和传统矩阵分解方法的对比分析也具有广泛的影响力。另外，他还是DyNet深度学习库的主要开发者之一。
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