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自然語言處理入門 版權信息
- ISBN：9787302644484
- 條形碼：9787302644484 ; 978-7-302-64448-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
自然語言處理入門 本書特色
（1）以自然語言處理的基本概念為切入點，逐步拓展到自然語言的基礎任務。內容講解循序漸進，深入淺出。
（2）每章遵循先介紹基本概念再引出應用實例的方式，符合初學者學習的認識規律，易于讀者學習和掌握。
（3）向新技術發展，接軌新工科教育理念，突顯自然語言處理的熱門應用，教學配備資料齊全。
自然語言處理入門 內容簡介
自然語言處理（NLP）的目標是使計算機能夠像人類一樣理解語言。近年來自然語言處理作為一門學科發展迅速，得到了越來越廣泛的應用。本書從基本概念出發，對于自然語言基礎任務進行介紹：中文分詞、關鍵詞抽取、詞向量、文本分類、命名實體識別和關系抽取。對自然語言處理當前熱門應用任務如知識圖譜、閱讀理解、摘要和對話等進行介紹。全書內容由淺入深，先從基本概念，再引出簡單應用實例。本書可作為高等學校相關專業教材，是自然語言處理領域的入門教材。
自然語言處理入門 目錄
第1章中文分詞
1.1中文分詞中的基本問題
1.1.1中文分詞規范問題
1.1.2歧義切分問題
1.1.3未登錄詞識別問題
1.2基于詞表的分詞算法
1.2.1正向*大匹配算法
1.2.2逆向*大匹配算法
1.2.3雙向*大匹配算法
1.3基于統計模型的分詞算法
1.4基于序列標注的分詞算法
1.4.1基于HMM的分詞方法
1.4.2基于CRF的分詞方法
1.4.3基于BiLSTMCRF的中文分詞方法
參考文獻
第2章命名實體識別
2.1基于CRF的命名實體識別
2.1.1CRF基本概念
2.1.2命名實體識別任務
2.2基于BiLSTMCRF的命名實體識別
2.2.1RNN
2.2.2LSTM網絡
2.2.3雙向LSTM網絡
2.2.4BiLSTMCRF
2.3注意力機制
參考文獻
第3章關系抽取
3.1實體關系抽取定義
3.2實體關系抽取框架
3.3評測方法
3.4有監督實體關系抽取方法
3.5半監督實體關系抽取方法
3.6遠程監督實體關系抽取方法
參考文獻
第4章詞向量技術
4.1OneHot詞向量技術
4.2Word2Vec詞向量技術
4.2.1CBOW模型
4.2.2SkipGram模型
4.2.3優化方法
4.3BERT詞向量嵌入
4.3.1注意力機制
4.3.2Transformer
4.3.3BERT
4.3.4基于BERT的衍生模型
參考文獻
第5章關鍵詞提取
5.1TextRank關鍵詞提取算法
5.1.1基于圖的排序算法
5.1.2基于圖的排序算法的拓展運用
5.1.3基于圖的排序算法在關鍵詞提取中的運用
5.1.4TextRank算法
5.2TFIDF關鍵詞提取算法
5.3LDA與PLSA關鍵詞提取算法
5.3.1相關基礎知識
5.3.2PLSA模型
5.3.3LDA模型
參考文獻
第6章文本分類
6.1文本分類概述
6.2文本表示
6.2.1離散式表示
6.2.2分布式表示
6.3文本特征提取
6.3.1基于DF的特征提取法
6.3.2信息增益法
6.3.3χ2統計量
6.3.4互信息法
6.4特征權重計算方法
6.5分類器構建
6.5.1樸素貝葉斯分類器
6.5.2SVM分類器
6.5.3基于神經網絡的分類器
6.6文本分類評價指標
參考文獻
第7章知識圖譜
7.1知識圖譜概述
7.1.1知識圖譜的介紹
7.1.2知識圖譜基本概念
7.1.3知識表示與存儲
7.2知識圖譜構建
7.2.1知識抽取
7.2.2知識融合
7.2.3知識加工
7.2.4知識更新
7.3知識圖譜補全
7.3.1知識圖譜補全簡介
7.3.2表示學習的相關理論
7.3.3知識圖譜補全（表示學習）
7.4知識圖譜應用
7.4.1通用和領域知識圖譜
7.4.2語義集成
7.4.3語義搜索
7.4.4基于知識的問答
參考文獻
第8章機器閱讀理解
8.1機器閱讀理解概述
8.1.1機器閱讀理解任務
8.1.2機器閱讀理解發展
8.2數據集以及測評方式
8.2.1數據集
8.2.2測評方式
8.3模型
8.3.1模型架構
8.3.2預訓練模型
8.4應用以及未來
8.4.1智能客服
8.4.2搜索引擎
8.4.3教育
8.4.4機器閱讀理解面臨的挑戰
參考文獻
第9章自動文摘和文本生成
9.1自動文摘概述
9.1.1自動文摘任務
9.1.2自動文摘發展及分類
9.2生成式摘要
9.2.1問題與方法
9.2.2文摘評測
9.3自動文本生成
9.3.1自動文本生成概述
9.3.2基于主題的文本生成
9.3.3自動文本生成技術評測
參考文獻
第10章對話系統
10.1問題理解
10.1.1意圖識別
10.1.2槽填充
10.2對話狀態管理
10.2.1對話狀態跟蹤
10.2.2對話策略
10.3答句生成
參考文獻
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自然語言處理入門 作者簡介
李洋，副教授，碩士生導師。2017年博士畢業于哈爾濱工業大學計算機應用技術專業，主要研究方向為自然語言處理、社交網絡挖掘。中國計算機學會會員，CCF YOCSEF哈爾濱2021-2022副主席，主持國家自然科學基金、黑龍江省自然科學基金面上項目，黑龍江省博士后基金面上項目。累計發表SCI/EI檢索論文十余篇，其中包括ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology(ACM TIST)、Neurocomputing、Bioinformatics等國際期刊。目前擔任國際期刊Knowledge-Based Systems(KBS), Neurocomputing, ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing (TALLIP)等的審稿人。
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