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口袋里的人工智能 :自然語言處理 版權(quán)信息
- ISBN：9787535980861
- 條形碼：9787535980861 ; 978-7-5359-8086-1
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
口袋里的人工智能 :自然語言處理 本書特色
Chatgpt 背后的核心技術(shù)、情感分析的智能大師、人工智能皇冠 上的明珠…… 自然語言處理，讓機器學會說話，讓人類實現(xiàn)與機器的無障礙溝通！
口袋里的人工智能 :自然語言處理 內(nèi)容簡介
自然語言處理是人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向。本書將用深入淺出的語言介紹自然語言處理技術(shù)的由來與發(fā)展歷程，自然語言處理的常用工具和實現(xiàn)平臺，講解了自然語言理解的技術(shù)基礎(chǔ)，從詞法、句法、語義、語用等各個方面介紹原理和主流技術(shù)，以及自然語言生成的挑戰(zhàn)和解決辦法。書中通過自然語言處理經(jīng)典的任務(wù)說明，展現(xiàn)其作為人工智能關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用場景和應(yīng)用成效，同時，也將簡述自然語言處理的當前研究熱點和各種現(xiàn)代技術(shù)，并對自然語言處理未來發(fā)展趨勢進行展望。
口袋里的人工智能 :自然語言處理 目錄
**章 自然語言興起：一場機器與人類的對話 001
一、人機對話的選項——自然語言和計算機語言 003
二、智能考核指標——自然語言處理和人工智能 005
三、前世今生——自然語言處理的發(fā)展歷程 007
（一）基礎(chǔ)研究時期 008
（二）現(xiàn)代研究時期 012
四、百寶箱——自然語言處理工具 017
（一）NLPIR自然語言處理與信息檢索共享平臺 017
（二）Standford CoreNLP 018
（三）NLTK 018
（四）spaCy 019
（五）中文語料庫 020
第二章 自然語言理解基礎(chǔ)：語言學習小課堂 023
一、機器的記憶——文本表示 025
二、機器知詞語——詞法分析 031
（一）分詞 031
（二）詞性標注 034
（三）命名實體識別 037
三、機器識句子——句法分析 039
（一）樹庫 040
（二）句法分析技術(shù) 041
四、機器明意思——語義分析 045
（一）語義消歧 046
（二）語義提取 048
五、機器曉語境——語用分析 049
六、機器有感情——情感分析 051
（一）情感分析分類 051
（二）情感分析方法 053
第三章 自然語言生成技術(shù)：語言課堂大考驗 055
一、下筆如有神——自然語言生成 056
（一）審題目——內(nèi)容確定 057
（二）列提綱——文本結(jié)構(gòu) 057
（三）寫句子——句子生成 058
（四）交作業(yè)——語言實現(xiàn) 062
二、增縮改寫都拿手——文本到文本生成 064
（一）文本縮寫 067
（二）文本擴展 068
（三）文本重寫 069
三、對照數(shù)據(jù)做報告——數(shù)據(jù)到文本生成 070
四、看圖說話也在行——圖像到文本生成 073
第四章 自然語言處理應(yīng)用：就業(yè)上崗樣樣精 077
一、語言溝通無國界——機器翻譯 078
（一）機器翻譯及其特點 078
（二）機器翻譯技術(shù)沿革 079
（三）機器翻譯質(zhì)量 081
二、網(wǎng)絡(luò)沖浪小助手——文本檢索 082
三、答疑聊天不下線——智能對話系統(tǒng) 088
（一）問答系統(tǒng) 088
（二）智能助手 091
四、互聯(lián)動態(tài)全在握——輿情分析 092
五、聽說讀寫全能王——語音識別和生成 096
（一）語音識別 098
（二）語音合成 100
第五章 自然語言處理研究熱點：追夢腳步不停歇 105
一、基于深度學習的自然語言處理技術(shù) 106
（一）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分詞 106
（二）端到端訓(xùn)練 107
（三）預(yù)訓(xùn)練模型 109
（四）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的先進代表 110
二、視覺-語言融合 114
三、跨語言模型 117
四、火遍全球的ChatGPT 119
（一）ChatGPT爭霸秘笈——ChatGPT的工作原理 120
（二）ChatGPT登頂之路——GPT模型的發(fā)展歷史 123
（三）ChatGPT橫掃世界——ChatGPT的應(yīng)用 126
（四）ChatGPT的偏見與傲慢——大模型的問題與挑戰(zhàn) 130
（五）ChatGPT進化升級——大模型未來發(fā)展方向和展望 132
第六章 自然語言處理未來展望：無限風光在險峰 135
一、從淺層分析到深度理解 137
二、從具體任務(wù)到世界模型 138
三、從文本學習到感知融合 139
四、從被動學習到主觀能動 140
五、從專業(yè)門檻到普羅大眾 141
參考文獻 143
展開全部
口袋里的人工智能 :自然語言處理 作者簡介
譚明奎 ：華南理工大學教授、博士生導(dǎo)師，現(xiàn)任華南理工大學“大數(shù)據(jù)與智能機器人”重點實驗室副主任。2017年入選中組部高層次人才計劃青年項目，2018年入選廣東省“珠江人才團隊”，2022年入選美國斯坦福大學全球前2%頂尖科學家榜單。主持國家自然科學基金、廣東省“新一代人工智能”重大專項等多個國家和省部級項目。近5年以第一作者或者通信作者發(fā)表學術(shù)論文60余篇，其中包括IEEE TPAMI等IEEE匯刊論文21篇，以及NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR等CCF-A人工智能頂級會議論文30余篇。擔任NeurIPS、ICML、AAAI、CVPR等多個人工智能會議的領(lǐng)域主席。獲得2019年“世界華人數(shù)學家聯(lián)盟最佳論文獎（ICCM Best Paper）”等多項獎勵。 杜 卿 ：華南理工大學副教授，碩士生導(dǎo)師。主要研究方向為數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等，一直從事用戶建模、推薦系統(tǒng)、視覺-語言多模態(tài)融合等方面的研究工作。2018—2019年作為訪問學者在澳洲新南威爾士大學進行交流訪問。主持或參與了國家科技部重點項目、廣東省自然科學基金、廣東省科技計劃項目等多個國家及省部級科研項目，已發(fā)表譯著一本，在國際期刊和會議上發(fā)表論文20余篇，取得多項發(fā)明專利和軟件著作權(quán)。
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