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包郵 大數(shù)據(jù)技術(shù)科普1——大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用
作者：郝文寧，鄒傲，田媛主編
開(kāi)本：
26cm
頁(yè)數(shù)：
128頁(yè)
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大數(shù)據(jù)技術(shù)科普1——大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787560668284
- 條形碼：9787560668284 ; 978-7-5606-6828-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>>
大數(shù)據(jù)技術(shù)科普1——大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書(shū)的主要內(nèi)容分為上下兩篇，共9章。緒論介紹了文本自動(dòng)整編的相關(guān)技術(shù)及研究現(xiàn)狀，并提出了兩種可行的文本自動(dòng)整編方案。本書(shū)的上篇主要介紹了基于抽取式方法的文本自動(dòng)整編技術(shù)，內(nèi)容包括：面向信息檢索的抽取式多文檔摘要技術(shù)架構(gòu)、基于多示例框架的深度關(guān)聯(lián)匹配、基于多粒度語(yǔ)義交互的抽取式文檔摘要以及基于層次注意力和指針機(jī)制的句子排序。下篇主要介紹了基于生成式方法的文本自動(dòng)整編技術(shù)，內(nèi)容包括：生成式文本自動(dòng)整編技術(shù)架構(gòu)、基于預(yù)訓(xùn)練和深度哈希的文本表示學(xué)習(xí)、基于兩階段半監(jiān)督訓(xùn)練的長(zhǎng)文本聚類以及基于語(yǔ)句融合及自監(jiān)督訓(xùn)練的文本摘要生成。第9章對(duì)全書(shū)內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)，并對(duì)后續(xù)發(fā)展方向提出展望。
大數(shù)據(jù)技術(shù)科普1——大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用 目錄
緒論…
0.1文本自動(dòng)整編相關(guān)技術(shù)及研究現(xiàn)狀·
0.1.1文本整編關(guān)聯(lián)的研究方向
0.1.2文本整編關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵技術(shù)
0.2本書(shū)主要內(nèi)容安排…
參考文獻(xiàn)…
上篇抽取式文本自動(dòng)整編
第1章面向信息檢索的抽取式多文檔摘要技術(shù)架構(gòu)
1.1 研究思路及技術(shù)架構(gòu)
1.1.1研究思路
1.1.2技術(shù)架構(gòu)
本章小結(jié)
第2章基于多示例框架的深度關(guān)聯(lián)匹配
2.1問(wèn)題分析
2.2多示例深度關(guān)聯(lián)匹配模型
2.2.1模型架構(gòu)
2.2.2句子級(jí)關(guān)聯(lián)匹配
2.2.3深度關(guān)聯(lián)匹配
2.2.4損失函數(shù)
2.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
2.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及評(píng)價(jià)方法…
2.3.2基準(zhǔn)模型
2.3.3實(shí)驗(yàn)設(shè)置
2.3.4結(jié)果分析
2.3.5.消融實(shí)驗(yàn)
本章小結(jié)…
參考文獻(xiàn)·
第3章基于多粒度語(yǔ)義交互的抽取式多文檔摘要
3.1問(wèn)題分析·
3.2-Hierarchical Transformer概述
3.2.1局部Transformer層
3.2.2 全局Transformer層
3.3多粒度語(yǔ)義交互抽取式多文檔摘要模型
3.3.1模型架構(gòu)
3.3.2多粒度編碼器
3.3.3 MMR模塊
3.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3.4.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及評(píng)價(jià)方法
3.4.2基準(zhǔn)模型
3.4.3實(shí)驗(yàn)設(shè)置
3.4.4結(jié)果分析
本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章基于層次注意力和指針機(jī)制的句子排序
4.1 問(wèn)題分析
4.2基于層次注意力和指針機(jī)制的句子排序模型
4.2.1 模型架構(gòu)·
4.2.2層次編碼器
4.2.3指針網(wǎng)絡(luò)解碼器
4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4.3.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及評(píng)價(jià)方法
4.3.2基準(zhǔn)模型
4.3.3實(shí)驗(yàn)設(shè)置
4.3.4結(jié)果分析·
本章小結(jié)…
參考文獻(xiàn)…
下篇生成式文本自動(dòng)整編
第5章生成式文本自動(dòng)整編技術(shù)架構(gòu)…
5.1生成式某領(lǐng)域內(nèi)文本自動(dòng)整編研究思路
5.2.生成式某領(lǐng)城內(nèi)文本自動(dòng)整編技術(shù)架構(gòu)
5.3主要研究?jī)?nèi)容
5.3.1海量文檔信息的編碼表示學(xué)習(xí)
5.3.2基于內(nèi)容相似度的文檔聚類
5.3.3基于多文檔的可控文本生成
本章小結(jié)…
第6章基于預(yù)訓(xùn)練和深度哈希的文本表示學(xué)習(xí)
6.1問(wèn)題提出
6.2文本表示學(xué)習(xí)方法TRL-PL.M&DH概述…
6.3文本表示學(xué)習(xí)方法TRL-PLM&.DH應(yīng)用實(shí)證
6.3.1短文本檢索
6.3.2文本語(yǔ)義相似度匹配
6.3.3文本釋義
6.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
6.4.1實(shí)驗(yàn)環(huán)境
6.4.2參數(shù)設(shè)置
6.4.3結(jié)果分析
本章小結(jié)…
參考文獻(xiàn)…
第7章基于兩階段半監(jiān)督訓(xùn)練的長(zhǎng)文本聚類
7.1問(wèn)題提出
7.2 DEC-Transformer 算體設(shè)計(jì)
7.2.1 DEC-Transformer 算法概述
7.2.2基于預(yù)訓(xùn)練Transformer的模型參數(shù)初始化
7.3 DEC-Transformer算法兩階段訓(xùn)練策略
7.3.1階段參數(shù)約束訓(xùn)練
7.3.2階段自監(jiān)督訓(xùn)練
7.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
7.4.1數(shù)據(jù)集…
7.4.2評(píng)測(cè)指標(biāo)
7.4.3實(shí)驗(yàn)實(shí)施
本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第8章基于語(yǔ)句融合及自監(jiān)督訓(xùn)練的文本摘要生成
8.1問(wèn)題提出·
8.2語(yǔ)句融合及自監(jiān)督訓(xùn)練方法
8.2.1語(yǔ)句融合與PoC
8.2.2預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型與自監(jiān)督訓(xùn)練·
8.2.3生成式文本自動(dòng)摘要主流方法
8.3 Cohesion-based文本生成模型“
8.3.1訓(xùn)練數(shù)據(jù)及預(yù)處理·
8.3.2 自監(jiān)督Cohesion-permutation 語(yǔ)言模型訓(xùn)練任務(wù)
8.3.3基于語(yǔ)句融合掩碼的微調(diào)訓(xùn)練
8.4實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析
8.4.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及評(píng)價(jià)指標(biāo)
8.4.2模型參數(shù)設(shè)置
8.4.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第9結(jié)與展望
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