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計(jì)算機(jī)理論

語(yǔ)義解析:自然語(yǔ)言生成SQL與知識(shí)圖譜問(wèn)答實(shí)戰(zhàn)

包郵語(yǔ)義解析:自然語(yǔ)言生成SQL與知識(shí)圖譜問(wèn)答實(shí)戰(zhàn)

作者：易顯維寧星星

出版社：機(jī)械工業(yè)出版社出版時(shí)間：2023-11-01

開(kāi)本： 16開(kāi) 頁(yè)數(shù)： 205

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語(yǔ)義解析:自然語(yǔ)言生成SQL與知識(shí)圖譜問(wèn)答實(shí)戰(zhàn) 版權(quán)信息

ISBN：9787111736899
條形碼：9787111736899 ; 978-7-111-73689-9
裝幀：平裝-膠訂
冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
重量：暫無(wú)
所屬分類：
計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)
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計(jì)算機(jī)理論

語(yǔ)義解析:自然語(yǔ)言生成SQL與知識(shí)圖譜問(wèn)答實(shí)戰(zhàn) 本書(shū)特色

1）領(lǐng)域?qū)＜衣?lián)袂推薦，語(yǔ)義解析大賽獲獎(jiǎng)?wù)咦珜懀瑵M足工業(yè)級(jí)應(yīng)用安全、精準(zhǔn)需求，彌合大模型的不足。 2）剖析語(yǔ)義解析技術(shù)原理與實(shí)踐，涵蓋機(jī)器翻譯、模板填充、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、GNN、中間表達(dá)五大技術(shù)方向，并隨書(shū)提供案例代碼。

語(yǔ)義解析:自然語(yǔ)言生成SQL與知識(shí)圖譜問(wèn)答實(shí)戰(zhàn) 內(nèi)容簡(jiǎn)介

全書(shū)分為3個(gè)部分： 1.**部分主要介紹了NL2SQL技術(shù)的相關(guān)背景知識(shí)，包括對(duì)NL2SQL任務(wù)的描述和價(jià)值探討、國(guó)內(nèi)外相關(guān)數(shù)據(jù)集的對(duì)比分析以及相關(guān)前置技術(shù)的介紹與實(shí)現(xiàn) 2.第二部分深入解構(gòu)當(dāng)前NL2SQL技術(shù)領(lǐng)域的若干主流技術(shù)路線，并著重分析了各個(gè)技術(shù)方案的優(yōu)勢(shì)與不足，為開(kāi)發(fā)者提供模型選擇的參考依據(jù) 3.第三部分包含NL2SQL實(shí)踐指導(dǎo)相關(guān)篇章，結(jié)合相關(guān)代碼，以單表無(wú)嵌套和多表有嵌套為例，從數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型的構(gòu)建，模型優(yōu)化技巧等方面為讀者構(gòu)建了完整的NL2SQL技術(shù)實(shí)現(xiàn)流程讀者通過(guò)對(duì)本書(shū)的閱讀，可以對(duì)自然語(yǔ)言處理語(yǔ)義解析領(lǐng)域新興的子任務(wù)——NL2SQL有一個(gè)清晰地認(rèn)識(shí)。本書(shū)充分介紹了語(yǔ)義解析任務(wù)相關(guān)研究進(jìn)展，對(duì)主流技術(shù)方案進(jìn)行了詳細(xì)闡述與分析，并從實(shí)踐的角度展示了NL2SQL完整的技術(shù)實(shí)現(xiàn)流程，希望幫助讀者深入理解并高效搭建起語(yǔ)義解析框架，同時(shí)對(duì)語(yǔ)義解析領(lǐng)域的發(fā)展起到一定的促進(jìn)作用。

語(yǔ)義解析:自然語(yǔ)言生成SQL與知識(shí)圖譜問(wèn)答實(shí)戰(zhàn) 目錄

C O N T E N T S
目錄序
前言
第1章NL2SQL和KBQA中的語(yǔ)義
解析技術(shù)1
11人機(jī)交互應(yīng)用與語(yǔ)義解析
難點(diǎn)分析1
12主流的語(yǔ)義解析技術(shù)5
121NL2SQL任務(wù)及方法5
122KBQA任務(wù)及方法12
123語(yǔ)義解析技術(shù)方案對(duì)比17
13語(yǔ)義解析的預(yù)訓(xùn)練模型和
數(shù)據(jù)集19
131語(yǔ)義解析中的預(yù)訓(xùn)練模型19
132NL2SQL數(shù)據(jù)集19
133KBQA數(shù)據(jù)集21
14本章小結(jié)23第2章基于機(jī)器翻譯的語(yǔ)義解析
技術(shù)24
21機(jī)器翻譯原理淺析24
211常見(jiàn)機(jī)器翻譯技術(shù)路線24
212神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯基本框架26
22NL2SQL翻譯框架的構(gòu)建27
221Seq2Seq模型原理27
222將Seq2Seq模型應(yīng)用于
NL2SQL28
23從序列到集合：SQLNet
模型的解決方案28
231序列到集合29
232列名注意力29
233SQLNet模型預(yù)測(cè)及其訓(xùn)練
細(xì)節(jié)30
24T5預(yù)訓(xùn)練模型在NL2SQL中的
應(yīng)用31
241T5模型簡(jiǎn)介31
242T5模型架構(gòu)32
243T5模型訓(xùn)練方式32
244T5模型在NL2SQL中的
應(yīng)用33
25NL2SQL的T5模型實(shí)踐33
26本章小結(jié)43第3章基于模板填充的語(yǔ)義解析
技術(shù)44
31意圖識(shí)別和槽位填充44
311意圖識(shí)別和槽位填充的
步驟45
312如何進(jìn)行意圖識(shí)別和槽位
填充46
32基于X-SQL的模板定義與子
任務(wù)分解48
33本章小結(jié)49第4章基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的語(yǔ)義解析
技術(shù)50
41Seq2Seq中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)
知識(shí)50
42SCST模型51
421SCST模型簡(jiǎn)介52
422SCST模型框架52
423SCST代碼實(shí)現(xiàn)52
43MAPO模型62
431MAPO模型簡(jiǎn)介62
432MAPO代碼實(shí)現(xiàn)63
44本章小結(jié)67第5章基于GNN的語(yǔ)義解析
技術(shù)68
51使用GNN對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)模式進(jìn)行
編碼68
511匹配可能模式項(xiàng)的集合69
512GNN編碼表示69
52關(guān)注模式的Global GNN71
521Global GNN的改進(jìn)71
522Gating GCN模塊詳解72
523Re-ranking GCN模塊詳解75
53關(guān)注模式鏈接的RATSQL79
531Relation-Aware Self-Attention
模型80
532考慮更復(fù)雜的連接關(guān)系80
533模式鏈接的具體實(shí)現(xiàn)81
54關(guān)注模式鏈接拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的
LGESQL83
541LGESQL模型簡(jiǎn)介83
542LGESQL模型框架86
55本章小結(jié)87第6章基于中間表達(dá)的語(yǔ)義解析
技術(shù)88
61中間表達(dá)：IRNet88
62引入中間表達(dá)層SemQL90
63IRNet代碼精析92
631模式鏈接代碼實(shí)現(xiàn)92
632SemQL的生成95
633SQL語(yǔ)句的生成101
64本章小結(jié)107第7章面向無(wú)嵌套簡(jiǎn)單SQL查詢的
原型系統(tǒng)構(gòu)建108
71語(yǔ)義匹配解決思路108
72任務(wù)簡(jiǎn)介109
73任務(wù)解析110
731列名解析110
732輸入整合111
733輸出子任務(wù)解析111
734模型整體架構(gòu)112
74代碼示例113
741QueryTokenizer類的構(gòu)造113
742SqlLabelEncoder類的
構(gòu)造115
743生成批量數(shù)據(jù)115
744模型搭建117
745模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)118
75本章小結(jié)120第8章面向復(fù)雜嵌套SQL查詢的
原型系統(tǒng)構(gòu)建121
81復(fù)雜嵌套SQL查詢的難點(diǎn)
剖析121
811復(fù)雜嵌套SQL語(yǔ)句121
812難點(diǎn)與對(duì)策分析122
82型模型解析123
821構(gòu)建復(fù)雜SQL語(yǔ)句的中間
表達(dá)形式123
822型模型的搭建與訓(xùn)練124
83列模型解析127
831嵌套信息的編碼設(shè)計(jì)127
832列模型的搭建與訓(xùn)練127
84值模型解析130
841值與列的關(guān)系解析130
842值模型的搭建與訓(xùn)練130
85完整系統(tǒng)演示132
851解碼器132
852完整流程演示133
86本章小結(jié)134第9章面向SPARQL的原型系統(tǒng)
構(gòu)建135
91T5、BART、UniLM模型
簡(jiǎn)介135
92T5、BART、UniLM方案136
93T5、BART、UniLM生成
SPARQL語(yǔ)句實(shí)現(xiàn)141
94T5、BART、UniLM模型結(jié)果
合并156
95路徑排序160
96SPARQL語(yǔ)句修正和再次
排序172
97本章小結(jié)185第10章預(yù)訓(xùn)練優(yōu)化186
101預(yù)訓(xùn)練技術(shù)的發(fā)展186
1011掩碼語(yǔ)言建模187
1012去噪自動(dòng)編碼器189
102定制預(yù)訓(xùn)練模型：
TaBERT192
1021信息的聯(lián)合表示192
1022預(yù)訓(xùn)練任務(wù)設(shè)計(jì)192
103TAPAS194
1031附加Embedding編碼表
結(jié)構(gòu)194
1032預(yù)訓(xùn)練任務(wù)設(shè)計(jì)195
104GRAPPA195
1041表格數(shù)據(jù)增強(qiáng)：解決數(shù)據(jù)
稀疏難題195
1042預(yù)訓(xùn)練任務(wù)設(shè)計(jì)195
105本章小結(jié)197第11章語(yǔ)義解析技術(shù)落地思考198
111研究與落地的差別198
112產(chǎn)品視角的考慮200
113潛在的落地場(chǎng)景200
114實(shí)踐技巧201
1141數(shù)據(jù)增強(qiáng)在NLP領(lǐng)域的
應(yīng)用201
1142數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略202
1143方案創(chuàng)新點(diǎn)204
115本章小結(jié)205

展開(kāi)全部

語(yǔ)義解析:自然語(yǔ)言生成SQL與知識(shí)圖譜問(wèn)答實(shí)戰(zhàn) 相關(guān)資料

這是一本探討NLP技術(shù)實(shí)踐的書(shū)，其核心內(nèi)容是語(yǔ)義解析技術(shù)的多種技術(shù)路線，涵蓋了機(jī)器翻譯、模板填充、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、GNN以及中間表達(dá)等多個(gè)方向。作者顯維是一位多次在算法競(jìng)賽中獲獎(jiǎng)的專家，在NLP技術(shù)領(lǐng)域有著豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。本書(shū)也是基于其多年實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)思考編寫而成。本書(shū)包含了眾多的代碼實(shí)現(xiàn)，讓讀者能夠深入了解語(yǔ)義解析技術(shù)的原理和應(yīng)用。此外，本書(shū)還探討了技術(shù)的落地思考和原型系統(tǒng)構(gòu)建，幫助讀者更好地將技術(shù)應(yīng)用于實(shí)踐中。總之，這本書(shū)是一本深入淺出、實(shí)用性極高的技術(shù)參考書(shū)，對(duì)想要深入了解語(yǔ)義解析技術(shù)和將其應(yīng)用于實(shí)踐的讀者來(lái)說(shuō)，是一本不容錯(cuò)過(guò)的好書(shū)。 ——蘇海波，百分點(diǎn)科技首席算法科學(xué)家本書(shū)著眼于特定領(lǐng)域或不開(kāi)放知識(shí)庫(kù)的問(wèn)答系統(tǒng)構(gòu)建，該項(xiàng)研究與通用知識(shí)問(wèn)答具有很強(qiáng)的互補(bǔ)性，可能會(huì)成為下一個(gè)階段的研發(fā)和創(chuàng)業(yè)熱點(diǎn)。本書(shū)的推出非常及時(shí)，有利于讀者迅速進(jìn)入該領(lǐng)域并進(jìn)行產(chǎn)品研發(fā)。本書(shū)主要作者易顯維在機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域都進(jìn)行過(guò)大量的工程實(shí)踐，同時(shí)他也十分樂(lè)于分享自己的心得體會(huì)和最新進(jìn)展。本書(shū)完整地記載了他和團(tuán)隊(duì)科研突破的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，既有深度又有廣度，干貨滿滿。無(wú)論是正在從事這方面研究的同行，還是NLP和知識(shí)圖譜的初學(xué)者，本書(shū)都具有非常好的閱讀價(jià)值。 ——虞凡，東風(fēng)暢行科技首席技術(shù)官如果你正在找有關(guān)NL2SQL的中文教程，這本書(shū)可能是不錯(cuò)的選擇。全書(shū)介紹了5種主要語(yǔ)義解析技術(shù)在NL2SQL任務(wù)上的應(yīng)用，并通過(guò)無(wú)嵌套SQL、復(fù)雜嵌套SQL、知識(shí)圖譜問(wèn)答、表格預(yù)訓(xùn)練、競(jìng)賽方案解析等示例，翔實(shí)地介紹了NL2SQL落地實(shí)踐技巧。全書(shū)配套了大量實(shí)現(xiàn)代碼，具有高度的實(shí)踐指導(dǎo)性。 ——張嘯宇，三次NL2SQL挑戰(zhàn)賽冠軍

語(yǔ)義解析:自然語(yǔ)言生成SQL與知識(shí)圖譜問(wèn)答實(shí)戰(zhàn) 作者簡(jiǎn)介

易顯維：碩士畢業(yè)于中國(guó)地質(zhì)大學(xué)，曾任職中國(guó)建設(shè)銀行、科大訊飛研究院、百分點(diǎn)認(rèn)知智能實(shí)驗(yàn)室。10余年算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，在涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的各個(gè)方向均有產(chǎn)品落地實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，并長(zhǎng)期為武漢各企業(yè)的算法研發(fā)工作提供咨詢與支持。主要研究方向?yàn)檎Z(yǔ)義解析、機(jī)器視覺(jué)、組合導(dǎo)航，在國(guó)內(nèi)外算法競(jìng)賽中累計(jì)獲獎(jiǎng)20余次。寧星星：容聯(lián)云AI研究院NLP算法專家，華南理工大學(xué)碩士。深耕NLP領(lǐng)域，從事語(yǔ)義解析、文本理解、文本校對(duì)、大模型（LLM）等方向的研究與應(yīng)用。曾獲CCKS（2020、2022）、百度千言（2022）、WAIC（2022）、CCF-BDCI（2021）、百度AI創(chuàng)新大賽（2021）、NLPCC（2020）等在內(nèi)的多項(xiàng)Top3競(jìng)賽獎(jiǎng)項(xiàng)，并參與研發(fā)容聯(lián)云赤兔大模型。

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連科六短篇-短篇經(jīng)典文庫(kù)

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