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本书分四章：自然语言基础、自然语言理解、序列建模、语音识别。内容包括：文本的表示和分词、文本特征表示、词性分析及命名实体识别、词空间和词空间的可视化、基于主题的宋词创作、宋词的主题分析、宋词的派别分类、宋词的推荐等。

本书设计了七章内容,第一至三章介绍人工智能的概念及基本的技术原理。第四至六章介绍人工智能技术在视觉、语音和自然语言处理中的应用,第七章介绍利用系统工程设计方法设计实现人工智能产品。每章由人工智能产品体验、人工智能技术原理描述、人工智能技术实现实验、人工智能应用方案设计实验和人工智能的发展与应用等部分组成。

本书介绍深度学习领域先进的技术以及深度学习在主要的自然语言处理任务中的成功应用，包括语音识别和理解、对话系统、语义分析、句法分析、知识图谱、机器翻译、问答、情感分析、社会计算和基于图像的自然语言生成。本书对深度学习时代自然语言处理领域的不同研究前沿进行了概括与分析，还列举了深度学习与自然语言处理领域中交叉的技术性术语以

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本书的编程语言以Python为主,详细介绍了人工智能算法主流类别,从常见的特征处理算法出发,介绍了回归算法、基于实例的算法、树方法、神经网络、自然语言处理、社会网络、群粒子算法、推荐算法。本书针对每一个大类算法都介绍了该门类下的几个经典算法,并运用常见算法库以代码实现为目的,以商业分析、金融投资、科研辅助、工程优化等案

本书的特色体现在针对切换时滞系统的镇定问题，提出同时构建切换率及反馈控制器镇定切换时滞系统的有效方法，并将该系列方法应用到具有网络通讯的切换系统控制中。