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自然語言理解與行業知識圖譜(概念方法與工程落地)/智能系統與技術叢書

  • 作者：王楠//趙宏宇//蔡月|責編:李永泉
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111698302
  • 出版日期：2022/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：344
人民幣：RMB 119 元      售價：元
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內容大鋼
    本書首先闡述自然語言理解的發展脈絡和分析邏輯，主要圍繞語言符號、處理體系、語義理解等進行探討，引出自然語言理解的自動分析原理和方法，包括自然語言特徵、統計學習、機器學習、深度學習、知識圖譜等。在講解上述基本自然語言處理方法的基礎上，繼續闡述行業知識圖譜搭建和行業應用的方法，基於作者團隊幾年來在自然語言處理和行業知識圖譜方向的實踐經驗，探討垂直行業認知的邏輯和解決方案。本書為互聯網企業構建文本智能平台提供了很好的案例參考，也為行業信息化從業者提供了從入門到進階的技術指導，同時適合作為自然語言處理、知識圖譜、電腦、人工智慧等領域從業者的學習指導書。
作者介紹
王楠//趙宏宇//蔡月|責編:李永泉
目錄
推薦序一
推薦序二
前言
符號表
第1章  自然語言之「理解」
  1.1  基本脈絡
    1.1.1  文字傳承
    1.1.2  機器處理
    1.1.3  理解困境
  1.2  商業曙光
  1.3  認知落腳點
    1.3.1  文本分析之錨
    1.3.2  走向智能之路
    1.3.3  第一步在何方
  1.4  思辨未來
    1.4.1  語言理解與語義知識的辨析
    1.4.2  行業知識圖譜構建問題
  小結
  參考文獻
第2章  自然語言理解邏輯
  2.1  符號-連接-融合
  2.2  語言理解任務
    2.2.1  語法類任務
    2.2.2  語義類任務
    2.2.3  語用類任務
  2.3  語言理解體系
  小結
  參考文獻
第3章  自然語言處理
  3.1  自然語言文本特徵
    3.1.1  通用語言文本特徵
    3.1.2  行業語言文本特徵
    3.1.3  語言文本特徵表示
    3.1.4  語言特徵選擇
  3.2  自然語言統計學習
    3.2.1  統計學習基礎
    3.2.2  語言語料庫
    3.2.3  語料採樣
    3.2.4  語言模型
  3.3  自然語言機器學習
    3.3.1  文本分類方法
    3.3.2  文本標注方法
    3.3.3  文本聚類方法
    3.3.4  文本生成方法
    3.3.5  文本匹配方法
    3.3.6  圖計算方法
  3.4  自然語言深度學習
    3.4.1  神經網路學習
    3.4.2  神經網路結構
    3.4.3  深度表示學習

    3.4.4  預訓練語言模型
    3.4.5  前沿與思考
  小結
  參考文獻
第4章  知識圖譜
  4.1  語言知識與語言知識庫
  4.2  知識圖譜演進
  4.3  知識圖譜工程
    4.3.1  知識表示
    4.3.2  知識加工
    4.3.3  知識建模與計算
    4.3.4  知識存儲與查詢
    4.3.5  知識更新
  4.4  知識圖譜智能
    4.4.1  語義匹配
    4.4.2  搜索推薦
    4.4.3  問答對話
    4.4.4  推理決策
    4.4.5  區塊鏈協作
  4.5  通用知識圖譜
    4.5.1  百科知識圖譜
    4.5.2  常識知識圖譜
    4.5.3  中文類知識圖譜
  4.6  行業知識圖譜
    4.6.1  金融知識圖譜
    4.6.2  醫療知識圖譜
    4.6.3  教育知識圖譜
    4.6.4  公安知識圖譜
    4.6.5  司法知識圖譜
    4.6.6  電商生活知識圖譜
    4.6.7  圖書文獻知識圖譜
    4.6.8  房地產知識圖譜
  小結
第5章  行業知識工程實踐
  5.1  行業知識庫
    5.1.1  行業語料庫
    5.1.2  行業術語知識庫
    5.1.3  行業文本規則庫
    5.1.4  行業特徵欄位庫
    5.1.5  行業本體庫
    5.1.6  行業附圖庫
    5.1.7  行業產品庫
    5.1.8  行業標準庫
    5.1.9  應用知識庫
  5.2  行業模型演算法庫
    5.2.1  文本匹配
    5.2.2  文本分類
    5.2.3  文本標注
    5.2.4  文本生成
    5.2.5  關聯圖計算

    5.2.6  價值評估
  5.3  標注、訓練和更新
    5.3.1  標注工具
    5.3.2  訓練框架
    5.3.3  知識更新
  小結
第6章  行業知識圖譜模塊
  6.1  關鍵詞助手
    6.1.1  術語圖譜
    6.1.2  產品圖譜
  6.2  搜索問答
    6.2.1  語義搜索
    6.2.2  功能搜索
    6.2.3  事實型問答
  6.3  推理計算
  小結
第7章  行業智能應用平台
  7.1  平台架構初探
    7.1.1  硬體拓撲架構
    7.1.2  平台系統架構
    7.1.3  功能服務架構
  7.2  平台認知功能組件
    7.2.1  文本檢索
    7.2.2  文本分析
    7.2.3  文本挖掘
    7.2.4  監控預警
    7.2.5  價值運營
    7.2.6  信息流管理
  7.3  許可權與安全管理
    7.3.1  架構與流程
    7.3.2  平台用戶管理
    7.3.3  安全管理
  小結
第8章  行業文本智能應用
  8.1  高價值文本發現
    8.1.1  高價值文本定義
    8.1.2  高價值文本評價
    8.1.3  價值發現與價值運營
  8.2  成果分級分類管理
    8.2.1  成果分級
    8.2.2  成果分類
  8.3  新興方向預測
  8.4  技術背景調查
  小結
附錄A  概率論基礎
附錄B  資訊理論基礎

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