目录


第1章自然语言处理概述

实践一： 随机数生成与排序

实践二： 99乘法表

实践三： “海量”文件遍历

实践四： 文本词频分析

实践五： 百度百科数据爬取

实践六： 百度百科数据预处理


第2章文本表示

实践七： 基于Word2vec的语言模型实践

实践八： 基于ERNIE语言模型的文本语义匹配

实践九： 基于PaddleNLP的短文本相似度计算


第3章文本分类

实践十： 基于FNN网络的电影评论情感分析

实践十一： 基于LSTM网络的谣言检测

实践十二： 基于PaddleHub的低俗文本审核


第4章信息抽取

实践十三： 基于LSTM的命名实体识别

实践十四： 基于BiLSTM+CRF的事件抽取

实践十五： 基于BiLSTM的关系抽取


第5章机器翻译

实践十六： 基于序列到序列模型的中英机器翻译

实践十七： 基于注意力机制的中英机器翻译

实践十八： 基于Transformer的中英机器翻译


第6章自动文摘

实践十九： 基于注意力机制的英文新闻标题生成

实践二十： 基于Transformer的英文自动文摘

实践二十一： 基于ERNIEGEN的中文自动文摘


第7章机器阅读理解

实践二十二： 基于SQuAD的机器阅读理解

实践二十三： 基于BiDAF的机器阅读理解

实践二十四： 基于预训练——微调的机器阅读理解


第8章聊天机器人设计与实现

实践二十五(一)： 聊天机器人模块实现

实践二十五(二)： 聊天机器人系统评测


参考文献