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。
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