话题：自然语言处理与深度学习 读后感
《自然语言处理与深度学习》是一本由平装著作，2018-1出版的图书，本书定价：，页数：，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。
《自然语言处理与深度学习》精选点评：
●角度独特，用C语言来写。适合新手理解。
●讲的内容有点简单 网上类似的教程很多
●不错的入门书 有相关详细例子，可以了解相关概况（比NLTK书小相比，翔实例子） 不足:部分比较简单
●emmm
《自然语言处理与深度学习》读后感(一)：自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程
【决胜AI】机器学习与自然语言处理算法实战课程（Stanford NLP,Jieba,Gensim,Python，人工智能，数据挖掘）
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自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程
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《自然语言处理与深度学习》读后感(二)：实战NLP自然语言处理+知识图谱企业应用（HMMMEMM算法、深度学习、知识图谱、项目实战）
实战NLP自然语言处理+知识图谱企业应用（HMMMEMM算法、深度学习、知识图谱、项目实战）
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备用地址（腾讯微云）：https://share.weiyun.com/59ysIaU 密码：bdzgmf
本课程从最基础的NLP自然语言处理理论和数学知识开始，再到NLP独有的HMM算法及与机器学习、深度学习的结合，最后再深入介绍与知识图谱的结合业务的企业实际应用，从理论到实践全方面讲解了自然语言与知识图谱的企业应用，具有一定的商业价值。
《自然语言处理与深度学习》读后感(三)：实战NLP自然语言处理+知识图谱企业应用（HMMMEMM算法、深度学习、知识图谱、项目实战）
实战NLP自然语言处理+知识图谱企业应用（HMMMEMM算法、深度学习、知识图谱、项目实战）
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本课程从最基础的NLP自然语言处理理论和数学知识开始，再到NLP独有的HMM算法及与机器学习、深度学习的结合，最后再深入介绍与知识图谱的结合业务的企业实际应用，从理论到实践全方面讲解了自然语言与知识图谱的企业应用，具有一定的商业价值。
《自然语言处理与深度学习》读后感(四)：非常好的一本书
这本书短小精湛！作者写作脉络清晰，堪有一气呵成之势。虽然全书只有短短四章的内容。但这4章内容循序渐进，层层相扣。既有比较深入的原理介绍， 也有非常浅出的实践指导。难能可贵的是作者给出了完整的整套代码，读者可自己自由使用，来加深对文中内容的理解。另外，本书的翻译也非常好。行文流畅，基本没有错误。缺点是就是内容太少，还没看过瘾，就结束了（一天就读完了^_^）。
本书第一章，主要是简单介绍了相关技术知识的基本概念。首先，介绍了自然语言处理的一些基本知识。包括n-gram文法，morphological文本切分等内容。其次，介绍了深度学习的一些基本知识。包括CNN卷积神经网络，AE自动编码器等。最后，介绍了与自然语言处理相关的一些深度学习知识。包括在自然语言处理中常用的词表示和RNN等。
本书第二章，主要是介绍了自然语言处理中的文本预处理与表示的相关话题。包括1-of-N, bag of words，2-gram等表示方法，以及基于2-gram进行了文本生成，来加深对本章内容的理解。
本书第三章，主要是介绍了基于CNN处理相关文本的方法。对比第二章中的词和文本表示方法，介绍了层次前馈神经网络在文本表示和生成的些许优势。
本书第四章，主要是介绍了基于RNN处理相关文本的方法。对比第三章中基于CNN的方法，RNN考虑了上下文，更加适合文本生成的任务。效果更好。
个人觉得本书非常好。不但内容深入浅出，通俗易懂，而且书中的程序堪称C程序的模板范例。足可以看出日本学者的认真态度。值得我们每个国人学者乃至国人学习！
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