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機器閱讀理解(演算法與實踐)/智能系統與技術叢書

  • 作者：朱晨光|責編:高婧雅
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111649502
  • 出版日期：2020/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：230
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    微軟高級研究員撰寫，剖析機器閱讀理解支撐技術、模型架構、前沿演算法、模型SDNet源碼與落地應用。全書分為三篇，共8章內容。基礎篇(第1?3章)，介紹機器閱讀理解的基礎知識和關鍵支撐技術，涵蓋機器閱讀理解任務的定義，閱讀理解模型中常用的自然語言處理技術和深度學習網路模塊，例如如何讓電腦表示文章和問題、做多項選擇題及生成回答等。架構篇(第4?6章)，介紹解決各類機器閱讀理解任務的基本模型架構和前沿演算法，並剖析對機器閱讀理解研究有著重要影響的預訓練模型(如BERT和GPT)。實戰篇(第7?8章)，包括筆者在2018年獲得CoQA對話閱讀理解競賽第一名時所用的模型SDNet的代碼解讀，機器閱讀理解在各種工業界應用中的具體落地過程和挑戰，以及筆者對於機器閱讀理解未來發展方向的思考。
作者介紹
朱晨光|責編:高婧雅
    朱晨光，微軟公司自然語言處理高級研究員、斯坦福大學電腦系博士。負責自然語言處理研究與開發、對話機器人的語義理解、機器閱讀理解研究等，精通人工智慧、深度學習與自然語言處理，尤其擅長機器閱讀理解、文本總結、對話處理等方向。帶領團隊負責客服對話機器人的語義理解與分析，進行機器閱讀理解研究，在斯坦福大學舉辦的SQuAD 1.0機器閱讀理解競賽中獲得全球名，在CoQA對話閱讀理解競賽中成績超過人類水平並獲得名。在人工智慧和自然語言處理會議ICLR、ACL、EMNLP、NAACL、ICLR中發表多篇文章。
目錄
序一
序二
前言
第一篇  基礎篇
第1章  機器閱讀理解與關鍵支撐技術
  1.1  機器閱讀理解任務
    1.1.1  機器閱讀理解模型
    1.1.2  機器閱讀理解的應用
  1.2  自然語言處理
    1.2.1  研究現狀
    1.2.2  仍需解決的問題
  1.3  深度學習
    1.3.1  深度學習的特點
    1.3.2  深度學習的成果
  1.4  機器閱讀理解任務的測評方式
    1.4.1  機器閱讀理解的答案形式
    1.4.2  自由回答式答案評分標準ROUGE
  1.5  機器閱讀理解數據集
    1.5.1  單段落式數據集
    1.5.2  多段落式數據集
    1.5.3  文本庫式數據集
  1.6  機器閱讀理解數據的生成
    1.6.1  數據集的生成
    1.6.2  標準答案的生成
    1.6.3  如何設計高質量的數據集
  1.7  本章小結
第2章  自然語言處理基礎
  2.1  文本分詞
    2.1.1  中文分詞
    2.1.2  英文分詞
    2.1.3  位元組對編碼BPE
  2.2  語言處理的基石：詞向量
    2.2.1  詞的向量化
    2.2.2  Word2vec詞向量
  2.3  命名實體和詞性標注
    2.3.1  命名實體識別
    2.3.2  詞性標注
  2.4  語言模型
    2.4.1  N元模型
    2.4.2  語言模型的評測
  2.5  本章小結
第3章  自然語言處理中的深度學習
  3.1  從詞向量到文本向量
    3.1.1  利用RNN的最終狀態
    3.1.2  利用CNN和池化
    3.1.3  利用含參加權和
  3.2  讓電腦做選擇題：自然語言理解
    3.2.1  網路模型
    3.2.2  實戰：文本分類
  3.3  讓電腦寫文章：自然語言生成

    3.3.1  網路模型
    3.3.2  實戰：生成文本
    3.3.3  集束搜索
  3.4  讓電腦專心致志：注意力機制
    3.4.1  注意力機制的計算
    3.4.2  實戰：利用內積函數計算注意力
    3.4.3  序列到序列模型
  3.5  本章小結
第二篇  架構篇
第三篇  實戰篇

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