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『簡體書』自然语言处理入门

書城自編碼: 3950294
分類: 簡體書→大陸圖書→教材研究生/本科/专科教材
作者: 李洋、李实
國際書號(ISBN): 9787302644484
出版社: 清华大学出版社
出版日期: 2024-01-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 274

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編輯推薦:
(1)以自然语言处理的基本概念为切入点,逐步拓展到自然语言的基础任务。内容讲解循序渐进,深入浅出。
(2)每章遵循先介绍基本概念再引出应用实例的方式,符合初学者学习的认识规律,易于读者学习和掌握。
(3)向新技术发展,接轨新工科教育理念,突显自然语言处理的热门应用,教学配备资料齐全。
內容簡介:
自然语言处理(NLP)的目标是使计算机能够像人类一样理解语言。近年来自然语言处理作为一门学科发展迅速,得到了越来越广泛的应用。本书从基本概念出发,对于自然语言基础任务进行介绍:中文分词、关键词抽取、词向量、文本分类、命名实体识别和关系抽取。对自然语言处理当前热门应用任务如知识图谱、阅读理解、摘要和对话等进行介绍。全书内容由浅入深,先从基本概念,再引出简单应用实例。本书可作为高等学校相关专业教材,是自然语言处理领域的入门教材。
關於作者:
李洋,副教授,硕士生导师。2017年博士毕业于哈尔滨工业大学计算机应用技术专业,主要研究方向为自然语言处理、社交网络挖掘。中国计算机学会会员,CCF YOCSEF哈尔滨2021-2022副主席,主持国家自然科学基金、黑龙江省自然科学基金面上项目,黑龙江省博士后基金面上项目。累计发表SCI/EI检索论文十余篇,其中包括ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology(ACM TIST)、Neurocomputing、Bioinformatics等国际期刊。目前担任国际期刊Knowledge-Based Systems(KBS), Neurocomputing, ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing (TALLIP)等的审稿人。
目錄
第1章中文分词
1.1中文分词中的基本问题
1.1.1中文分词规范问题
1.1.2歧义切分问题
1.1.3未登录词识别问题
1.2基于词表的分词算法
1.2.1正向最大匹配算法
1.2.2逆向最大匹配算法
1.2.3双向最大匹配算法
1.3基于统计模型的分词算法
1.4基于序列标注的分词算法
1.4.1基于HMM的分词方法
1.4.2基于CRF的分词方法
1.4.3基于BiLSTMCRF的中文分词方法
参考文献
第2章命名实体识别
2.1基于CRF的命名实体识别
2.1.1CRF基本概念
2.1.2命名实体识别任务
2.2基于BiLSTMCRF的命名实体识别
2.2.1RNN
2.2.2LSTM网络
2.2.3双向LSTM网络
2.2.4BiLSTMCRF
2.3注意力机制
参考文献
第3章关系抽取
3.1实体关系抽取定义
3.2实体关系抽取框架
3.3评测方法
3.4有监督实体关系抽取方法
3.5半监督实体关系抽取方法
3.6远程监督实体关系抽取方法
参考文献
第4章词向量技术
4.1OneHot词向量技术
4.2Word2Vec词向量技术
4.2.1CBOW模型
4.2.2SkipGram模型
4.2.3优化方法
4.3BERT词向量嵌入
4.3.1注意力机制
4.3.2Transformer
4.3.3BERT
4.3.4基于BERT的衍生模型
参考文献
第5章关键词提取
5.1TextRank关键词提取算法
5.1.1基于图的排序算法
5.1.2基于图的排序算法的拓展运用
5.1.3基于图的排序算法在关键词提取中的运用
5.1.4TextRank算法
5.2TFIDF关键词提取算法
5.3LDA与PLSA关键词提取算法
5.3.1相关基础知识
5.3.2PLSA模型
5.3.3LDA模型
参考文献
第6章文本分类
6.1文本分类概述
6.2文本表示
6.2.1离散式表示
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统计量
6.3.4互信息法
6.4特征权重计算方法
6.5分类器构建
6.5.1朴素贝叶斯分类器
6.5.2SVM分类器
6.5.3基于神经网络的分类器
6.6文本分类评价指标
参考文献
第7章知识图谱
7.1知识图谱概述
7.1.1知识图谱的介绍
7.1.2知识图谱基本概念
7.1.3知识表示与存储
7.2知识图谱构建
7.2.1知识抽取
7.2.2知识融合
7.2.3知识加工
7.2.4知识更新
7.3知识图谱补全
7.3.1知识图谱补全简介
7.3.2表示学习的相关理论
7.3.3知识图谱补全(表示学习)
7.4知识图谱应用
7.4.1通用和领域知识图谱
7.4.2语义集成
7.4.3语义搜索
7.4.4基于知识的问答
参考文献
第8章机器阅读理解
8.1机器阅读理解概述
8.1.1机器阅读理解任务
8.1.2机器阅读理解发展
8.2数据集以及测评方式
8.2.1数据集
8.2.2测评方式
8.3模型
8.3.1模型架构
8.3.2预训练模型
8.4应用以及未来
8.4.1智能客服
8.4.2搜索引擎
8.4.3教育
8.4.4机器阅读理解面临的挑战
参考文献
第9章自动文摘和文本生成
9.1自动文摘概述
9.1.1自动文摘任务
9.1.2自动文摘发展及分类
9.2生成式摘要
9.2.1问题与方法
9.2.2文摘评测
9.3自动文本生成
9.3.1自动文本生成概述
9.3.2基于主题的文本生成
9.3.3自动文本生成技术评测
参考文献
第10章对话系统
10.1问题理解
10.1.1意图识别
10.1.2槽填充
10.2对话状态管理
10.2.1对话状态跟踪
10.2.2对话策略
10.3答句生成
参考文献
內容試閱
人工智能包括运算智能、感知智能、认知智能和创造智能。其中,运算智能是记忆和计算的能力,在这一层面计算机的能力已经远超过人类。感知智能是计算机感知环境的能力,包括听觉、视觉和触觉等。随着深度学习的成功应用,语音识别和图像识别获得了很大的进步,在某种情况下甚至达到了人类水平。自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是集语言学、计算机科学和人工智能于一体的科学,通过对自然语言的处理,使得计算机对其能够可读并理解。自然语言处理属于认知智能和创造智能的范畴。“让机器可以理解自然语言”是自然语言处理的终极目标,阿兰·图灵曾说过: “如果一台计算机能够欺骗人类,让人相信它是人类,那么该计算机就应当被认为是智能的。”因此自然语言处理被誉为人工智能皇冠上的明珠。
在不同时期或针对不同的侧重点,人们把用计算机处理自然语言的过程又称为自然语言理解(Natural Language Understanding,NLU)、人类语言技术(Human Language Technology,HLT)、计算语言学(Computational Linguistics)、计量语言学(Quantitative Linguistics)和数理语言学(Mathematical Linguistics)。人类语言是错综复杂的,且具有多样性、歧义性、鲁棒性、知识性和上下文依赖的性质。自然语言处理则是通过对词、句子、篇章进行分析,对内容进行理解分析和推理,并在此基础上扩展出一系列核心技术(如知识图谱、阅读理解、对话系统等),进而应用到搜索引擎、客服、金融、新闻等诸多领域。随着大数据、深度学习应用场景的推广,众多科学家预测在未来几年,NLP会进入爆发式的发展阶段,大量由 NLP赋能的复合型应用也会取得巨大进展。
自然语言处理研究范畴较广,其内容包括但不限于如下分支领域: 文本分类、信息抽取、自动摘要、智能问答、人机对话、话题推荐、机器翻译、主题词识别、知识库构建、深度文本表示、命名实体识别、文本生成、文本分析(词法、句法、语法)、语音识别与合成等。本书选择性地介绍自然语言处理中的10项主要任务。全书内容由浅入深,先介绍基本概念,再引出简单应用实例,以期读者能够对自然语言处理各个部分的研究内容和技术手段有更加深入的理解。
鉴于编者水平,加之时间仓促,书中难免存在不足之处,敬请读者指正。

编者
2023年9月

 

 

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