《前述应用应用领域中的语义处置》是两本有关怎样应用应用领域统计数据科学和电脑自学构筑语义处置（NLP）软件系统的新颖手册。现代的、学术研究副教授的NLP通常内含两个统计管理辅助工具或统计数据集为协助构筑软件系统，而两本书则位于可能不存在丰富统计数据集的虚拟世界中。
两本书囊括了NLP和eval另一面的基本原理，并探讨了在15个金融行业应用领域中的应用应用领域。从统计管理辅助工具和抽取到切换和可视化，从经典之作的电脑自学到广度自学和断路器，探讨并同时实现了NLP的三种盛行应用应用领域。
两本书为任何希望构筑NLP软件系统的人提供了两本课堂教学和全面性的手册，从软件工程小学生到参与小规模工业工程项目的人都能参照。
本书首先介绍了语义处置(NLP)、下层基本概念和盛行辅助工具。接着，两本书研讨了大部份与统计数据相关的文本 – 统计数据策画、统计数据抽取和统计数据储存。那些统计数据需要被清扫并切换为电脑能认知的词汇。两本书同时实现了三种统计数据预处置方法、统计数据切换方法、距测度、电脑自学、广度自学和断路器。在课堂教学象征意义上，企业利用最能解决他们示例的技术，包括经典之作/现代数学模型和最一流的数学模型。两本书通过课堂教学视点全面性覆盖了大部份那些文本。具有了有关统计数据和数学模型的科学知识，你就准备好将它紧密结合起来构筑NLP应用应用领域了。但是，那些NLP应用应用领域是甚么，谁采用它们，用于甚么呢？两本书研讨了在15个金融行业应用领域中的NLP应用应用领域。接着，我们选择最常见的应用应用领域，并以多种的方式采用Python和各种开放源码辅助工具来同时实现它。接下去，两本书叙述了在虚拟世界中，前述商业性环境中的NLP工程项目。你为甚么决定构筑两个如前所述NLP的工程项目？你怎样来衡量成功？那个工程项目怎样适应环境你公司的目标？那个数学模型怎样被浏览者和应用应用领域消费？大部份那些方面都进行了探讨，并采用Python以及从书中后面部分获得的科学知识来同时实现那些NLP工程项目。https://github.com/jsingh811/NLP-in-the-real-world 包涵了两本书中采用的大部份标识符。两本书的结构如下表所示右图。
https://www.routledge.com/Natural-Language-Processing-in-the-Real-World/Singh/p/book/9781032195339
专知便捷查看
便捷下载专知公众号（点击上方蓝色
N393【【2023画册】现实生活世界中的语义处置：eval、分析和进行分类，393页pdf》专知下载链接
