本分册以类脑模式的深度学习为基础，对自然语言处理的不同层面及其应用进行介绍。本分册共分为10章，第１章介绍了自然语言中不同语言单元（包括词、句子和篇章）的表示，并介绍了深度神经网络的注意力计算模型；第２章和第３章分别介绍了自然语言词法和句子的经典分析算法和深度学习模型；第４章介绍了知识图谱和从大规模文本中获取知识的主要技术；第５章和第６章重点介绍了文本挖掘技术，包括文本分类和摘要以及文本情感分析；第７章至第10章分别介绍了自然语言处理在信息检索、自动问答、机器翻译和社会计算中的应用技术。
本书是学习泛函分析的一部 入门书，被欧美众多大学广泛用作数学系、物理系本科生和研究生的教材．全书共11章，包括度量空间、赋范空间、巴拿赫空间、希尔伯特空间、不动点定理及其应用、逼近论、赋范空间中线性算子的谱论、赋范空间中的紧线性算子及其谱论、有界自伴线性算子的谱论、希尔伯特空间中的无界线性算子、量子力学中的无界线性算子等内容．本书精选900多道习题，并给出了解答．
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