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自然語言處理導論
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封底
《自然語言處理導論》主要介紹自然語言處理理論與技術,旨在讓更多人了解和學習自然語言處理技術,讓人工智能更好地為我們服務。《自然語言處理導論》共16章,包括自然語言理解基礎和具體任務探索兩部分,主要講述了自然語言處理文本表示、分析、挖掘、推理等方面的相關概念、方法、技術和近期研究進展;詳細介紹了文本分類、情感計算、知識抽取等基礎方法;全面講述了自動文摘、問答系統、機器翻譯、社會計算、內容生成和跨模態計算等具體任務;最后討論了深度學習前沿問題?!蹲匀徽Z言處理導論》致力于幫助高等院校計算機相關專業學生牢固掌握自然語言處理的基本理論與技術,掌握如何分析文本信息、解決問題、完成相關研究的方法,以及了解自然語言處理的典型應用場景。
目錄(128章)
倒序
- 封面
- 版權信息
- 作者簡介
- 前言
- 第1章 緒論
- 1.1 基本概念
- 1.2 自然語言處理的發展歷程
- 1.3 自然語言處理的基本方法
- 1.4 自然語言處理的研究內容
- 第2章 語言模型
- 2.1 語言模型概述
- 2.2 n-gram統計語言模型
- 思考題
- 參考文獻
- 第3章 神經網絡和神經語言模型
- 3.1 人工神經網絡和神經語言模型
- 3.2 卷積神經網絡
- 3.3 循環神經網絡
- 3.4 遞歸神經網絡
- 思考題
- 參考文獻
- 第4章 詞和語義向量
- 4.1 離散分布表示
- 4.2 分布式表示
- 4.3 文本特征選擇法
- 4.4 特征權重計算方法
- 思考題
- 參考文獻
- 第5章 預訓練語言模型
- 5.1 Transformer
- 5.2 ELMo
- 5.3 GPT
- 5.4 BERT
- 5.5 后BERT時代
- 思考題
- 參考文獻
- 第6章 序列標注
- 6.1 馬爾可夫模型
- 6.2 條件隨機場、維特比算法
- 6.3 序列標注任務
- 6.4 漢語分詞方法
- 6.5 詞性標注
- 6.6 命名實體識別
- 思考題
- 參考文獻
- 第7章 語義分析
- 7.1 詞義消歧
- 7.2 語義角色標注
- 7.3 雙語聯合語義角色標注方法
- 思考題
- 參考文獻
- 第8章 文本分類
- 8.1 文本分類概述
- 8.2 傳統分類器設計
- 8.3 基于神經網絡方法
- 8.4 文本分類性能評測
- 思考題
- 參考文獻
- 第9章 情感計算
- 9.1 文檔或句子級情感計算方法
- 9.2 屬性級情感分析
- 9.3 其他情感分析任務
- 思考題
- 參考文獻
- 第10章 知識抽取
- 10.1 知識抽取概述
- 10.2 命名實體識別
- 10.3 實體鏈接
- 10.4 關系抽取
- 10.5 事件抽取
- 思考題
- 參考文獻
- 第11章 統計機器翻譯和神經機器翻譯
- 11.1 機器翻譯概述
- 11.2 基于HMM的詞對位模型
- 11.3 基于短語的翻譯模型
- 11.4 基于最大熵的翻譯模型
- 11.5 基于層次短語的翻譯模型
- 11.6 樹翻譯模型
- 11.7 樹模型的相關改進
- 11.8 基于謂詞論元結構轉換的翻譯模型
- 11.9 集外詞翻譯
- 11.10 統計翻譯系統實現
- 11.11 譯文質量評估方法
- 思考題
- 參考文獻
- 第12章 問答系統與多輪對話
- 12.1 引言
- 12.2 第一代:基于模板規則的問答系統
- 12.3 第二代:基于信息檢索的問答系統
- 12.4 第三代:基于數據庫的問答系統
- 12.5 第四代:基于知識庫的問答系統
- 12.6 多模態問答系統
- 12.7 多輪對話系統與大語言模型
- 12.8 前景與挑戰
- 思考題
- 參考文獻
- 第13章 基于深度學習的社會計算
- 13.1 基于深度學習的社會聯系模型
- 13.2 基于深度學習的推薦系統
- 思考題
- 參考文獻
- 第14章 自動文摘與信息抽取
- 14.1 自動文摘技術概要
- 14.2 抽取式自動文摘
- 14.3 壓縮式自動文摘
- 14.4 生成式自動文摘
- 14.5 基于查詢的自動文摘
- 14.6 跨語言和多語言自動文摘
- 14.7 摘要質量評估方法和相關評測
- 思考題
- 參考文獻
- 第15章 內容生成和跨模態計算
- 15.1 自然語言生成和圖像描述
- 15.2 圖像描述的深度學習框架
- 15.3 評估指標和基準
- 思考題
- 參考文獻
- 第16章 深度學習時代下自然語言處理的前沿研究
- 16.1 組合型泛化
- 16.2 自然語言處理中的無監督學習
- 16.3 自然語言處理中的強化學習
- 16.4 自然語言處理中的元學習
- 16.5 弱可解釋性與強可解釋性
- 思考題
- 參考文獻
- 作者簡介
- 封底 更新時間:2024-02-27 11:28:38
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