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內容簡介： 语义计算是理解自然语言的核心内容之一，有助于计算机量化、理解语句或文档的关联程度。依据语义资源的不同，典型的语义相似度计算方法分为基于知识库和基于语料库。知识库能够提供词汇的语义描述和结构化信息，但是严重依赖于领域专家的构建和维护，词汇覆盖率较低，缺乏可扩展性。而语料库虽然包含丰富的词汇，但是其非结构性导致难以从中提取词汇的有效语义特征。本书作者将在语义计算方向的科学研究成果进行总结整理，立足于基于知识整合的词汇语义相似度计算技术及其应用，提出整合两类语义资源的语义相似度计算方法，从语义特征的选择与提取、语义特征融合、语义计算这三方面内容梳理知识脉络。本书内容涉及当前主流的技术，如深度学习、文本向量化，附有大量的理论与技术介绍、实验数据、图表以及结果分析，帮助读者对于相关知识概念有一个较为清晰的认识。 關於作者： 蔡圆媛，博士，现任北京工商大学计算机与信息工程学院讲师，研究方向为自然语言处理、机器学习、大数据挖掘。主持2018年北京市自然科学基金青年项目1项、2017年教育部人文社会科学研究青年基金项目1项，2017年北京工商大学青年教师科研启动基金项目1项，并参与多个国家级、省部级科研项目，担任骨干成员。近五年，已在多个SCI检索期刊以及国际会议上公开发表学术论文10 余篇，申请发明专利1 项。

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