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自然語言處理與應用(電腦學科研究生系列教材北京理工大學十四五規劃教材)

  • 作者：張華平//商建雲//湯澤陽//雷沛鈳|責編:白立軍//戰曉雷|總主編:張堯學
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302646266
  • 出版日期：2023/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：338
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    本書集學術前沿、教學成果與應用實踐于一體，系統講述自然語言處理理論與應用。全書分為5篇，基礎理論篇包括第1?4章，主要內容為自然語言處理與應用概述、面向自然語言處理的深度學習經典平台與演算法、面向自然語言處理的深度學習前沿進展、預訓練語言模型；信息處理篇包括第5?9章，主要內容為網路爬蟲技術、多格式文檔解析與管理、語音文字識別、圖像語義表示與字元識別、中文分詞與詞性標注；語義分析篇包括第10?13章，主要內容為情感分析、新詞發現、命名實體識別與關鍵詞提取、知識圖譜的大數據自動構建與應用；文本挖掘篇包括第14?18章，主要內容為信息過濾、文本分類、文本聚類、文本校對、自動摘要；應用篇包括第19、20章，主要內容為自然語言處理應用項目和案例。
    本書可作為高等學校自然語言處理方向研究生與高年級本科生的專業課教材，也可供自然語言處理方向的科研人員、工程技術人員和愛好者參考。
作者介紹
張華平//商建雲//湯澤陽//雷沛鈳|責編:白立軍//戰曉雷|總主編:張堯學
目錄
第1篇  基礎理論篇
  第1章  自然語言處理與應用概述
    1.1  自然語言處理
      1.1.1  自然語言處理的定義、難點及其發展歷程
      1.1.2  自然語言處理的上下游任務
    1.2  中文自然語言處理髮展現狀
      1.2.1  自然語言處理任務評測結果
      1.2.2  中文數據集與評測現狀
      1.2.3  中文預訓練語言模型現狀
      1.2.4  中國影響力現狀
    1.3  自然語言處理的發展趨勢
      1.3.1  處理從人工到自動化
      1.3.2  應用從通用到場景化
      1.3.3  演算法從單一到平台化
    1.4  中文互聯網自然語言處理面臨的挑戰
      1.4.1  信息對抗
      1.4.2  多語言交互
      1.4.3  社會演化
  第2章  面向自然語言處理的深度學習經典平台與演算法
    2.1  深度學習經典平台
      2.1.1  TensorFlow
      2.1.2  PyTorch
      2.1.3  PaddlePaddle
    2.2  深度學習經典演算法
      2.2.1  卷積神經網路
      2.2.2  循環神經網路
      2.2.3  生成對抗網路
  第3章  面向自然語言處理的深度學習前沿進展
    3.1  傳統深度學習遇到的瓶頸
      3.1.1  深度學習概述
      3.1.2  傳統深度學習遇到的問題
    3.2  面向數據的深度學習前沿進展
      3.2.1  主動學習
      3.2.2  自監督學習
      3.2.3  提示學習
      3.2.4  圖神經網路
      3.2.5  多模態學習
    3.3  面向訓練的深度學習前沿進展
      3.3.1  多任務學習
      3.3.2  終身學習
      3.3.3  範式遷移
    3.4  面嚮應用的深度學習前沿進展
      3.4.1  模型壓縮
      3.4.2  可解釋學習
      3.4.3  對抗與演算法安全
  第4章  預訓練語言模型
    4.1  預訓練語言模型概述
      4.1.1  預訓練語言模型定義
      4.1.2  預訓練語言模型的發展歷程
    4.2  常見預訓練語言模型介紹

      4.2.1  BERT
      4.2.2  GPT-3
      4.2.3  ELMo
      4.2.4  ERNIE
    4.3  預訓練語言模型的使用
      4.3.1  遷移學習
      4.3.2  微調
    4.4  預訓練語言模型發展趨勢
      4.4.1  多語種
      4.4.2  多模態
      4.4.3  增大模型
      4.4.4  替換預訓練任務
……
第2篇  信息處理篇
第3篇  語義分析篇
第4篇  文本挖掘篇
第5篇  應用篇

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