2021-01-22 10:31:11

new/handson-nlp-pt-1x/1.md

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 在第一章中，我们将探讨机器学习的一些基本概念。 然后，我们将通过研究深度学习，神经网络的基础知识以及深度学习方法相对于基本机器学习技术所具有的一些优势，将这一步骤进一步向前发展。 最后，我们将更深入地研究深度学习，特别是针对特定于 NLP 的任务，以及我们如何使用深度学习模型从自然语言中获得见解。 具体来说，我们将涵盖以下主题：
 
 *   机器学习概述
-*   神经网络概论
+*   神经网络概述
 *   用于机器学习的 NLP
 
 # 机器学习概述

new/handson-nlp-pt-1x/3.md

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 *   探索 N 元组
 *   分词
 *   对词性进行标记和分块
-*   特遣部队
+*   TF-IDF
 
 # 技术要求
 

new/handson-nlp-pt-1x/4.md

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 在本章中，我们将介绍以下主题：
 
 *   文字预处理
-*   抽干
-*   合法化
+*   词干提取
+*   词形还原
 *   词干提取和词形还原的用途
 
 # 技术要求

new/handson-nlp-pt-1x/8.md

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 在本章中，我们将研究以下主题：
 
 *   神经网络中的注意力理论
-*   在神经网络内实现注意力以构建聊天机器人
+*   在神经网络内实现注意力来构建聊天机器人
 
 # 技术要求
 

new/handson-nlp-pt-1x/sec2.md

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 本节包含以下章节：
 
 *   “第 3 章”，“NLP 和文本嵌入”
-*   “第 4 章”，“词根和词干提取”
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+*   “第 4 章”，“词干提取和词形还原”
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