人工智能:語言智能處理

黃河燕 等

  • 出版商: 電子工業
  • 出版日期: 2020-12-01
  • 售價: $534
  • 貴賓價: 9.5$507
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 292
  • 裝訂: 精裝
  • ISBN: 7121400421
  • ISBN-13: 9787121400421
  • 立即出貨 (庫存 < 4)

買這商品的人也買了...

相關主題

商品描述

語言智能處理一直是人工智能領域的重要研究方向之一。本書按照研究歷程與現狀、關鍵技術與方法、發展趨勢與展望的基本脈絡,重點介紹了語言智能處理中的語言模型與知識表示、語言分析技術、語言情感分類、自然語言生成技術、自動問答與人機對話、機器翻譯、信息檢索與信息推薦等主題。本書所描述的內容涉及人們日常生活中的真實應用場景,理論與實踐相結合,所探討的技術具有代表性,便於讀者理解與融會貫通。本書既可作為高等院校相關專業師生的教學參考書,也可作為人工智能領域語言智能處理研究人員和廣大愛好者的技術參考書。

作者簡介

黃河燕:1963年10月生,籍貫湖南。
1986年1月加入中國共產黨,1989年3月參加工作。
1983年畢業於武漢測繪科技大學計算機系獲學士學位,1986年畢業於國防科技大學計算機系獲碩士學位,1989年畢業於中國科學院計算技術研究所獲博士學位,後留所工作,先後任助理研究員、副研究員、研究員;1997年至2009年在中科院計算機語言信息工程研究中心任副主任、研究員並先後兼任中科院華建集團黨委委員、副書記,2009年至今任北京理工大學計算機學院院長、教授,兼北京市海量語言信息處理與雲計算應用工程技術研究中心主任及中-德語言信息處理聯合實驗室主任;現為*家"863計劃”主題專家組成員、中國人工智能學會及中國中文信息學會副理事長、教育部計算機教學指導委員會委員、北京市學位委員會委員。主持承擔了*家自科基金重點項目、"973計劃”課題、"863計劃”項目等20多項*家級科研攻關項目,獲得了*家科技進步一等獎等8項*家級和省部級獎勵,1997年享受國務院政府特殊津貼,2014年當選全國優秀科技工作者。

目錄大綱

第1章緒論
11語言智能處理簡介
12人工智能與語言智能處理
13基於神經網絡的自然語言處理
14語言智能處理的應用
15本書的組織結構

第2章語言模型與知識表示
21語言模型
211概述
212n-gram語言模型
213估計
214評價指標
215數據稀疏與齊夫定律
216計數平滑方法
217神經網絡語言模型
218小結
22詞向量構造方法
221詞向量(Word Embedding)構造方法概述
222基於全局統計信息的Word Embedding構造方法
223基於預測任務的Word Embedding構造方法
224利用外部信息的Word Embedding構造方法
225方法評價
226Word Embedding的應用
227研究展望
23知識圖譜表示學習
231表示學習的基本概念
232表示學習的典型應用
233表示學習的主要優點
234表示學習的典型方法
參考文獻

第3章語言分析技術
31詞法分析
311概述
312自動分詞
313詞性標註
314分詞和詞性標註的聯合模型
32句法分析
321概述
322句法結構分析
323依存關係分析
33篇章分析
331概述
332篇章分析相關理論及標註語料庫
333篇章分析方法
34語義分析
341概述
342詞彙級語義分析
343句子級語義分析
344篇章級語義分析
345基於神經網絡模型的語義分析
346語義分析評測任務
347未來發展趨勢
參考文獻

第4章語言情感分類
41情感描述的主要方法
411情感的類別表示法
412情感的維度表示法
42情感識別模型
421文本情感計算
422語音情感計算
43當前語言情感識別的挑戰
431領域依賴
432語料庫的建設
433多模態融合
434細粒度情感計算
參考文獻

第5章自然語言生成技術
51概述
52序列到序列模型
521基本原理和算法框架
522模型實現與註意力機制
523小結
53變分自編碼器
531基本原理
532應用場景
533高級話題
54生成式對抗網絡
541基本原理和算法框架
542生成式對抗網絡的特點
543相關模型
544小結
55基於預訓練語言模型的生成方法
551預訓練語言模型
552拓展話題
553小結
56本章小結
參考文獻

第6章自動問答與人機對話
61知識庫問答
611基於語義解析的知識庫問答
612基於神經網絡的端到端知識庫問答
62機器閱讀理解
621任務介紹
622機器閱讀理解系統框架
623機器閱讀理解系統的核心組件
624代表性機器閱讀理解模型
625總結與展望
63人機對話系統
631面向任務型的對話系統
632面向非任務型的聊天系統
64總結與未來的挑戰
參考文獻

第7章機器翻譯
71概況
711任務的定義與研究的意義
712發展的歷史
72神經機器翻譯
721核心模型
722關鍵技術
73數據與評測
731數據集
732技術評測
74開源工具
741統計機器翻譯開源工具
742神經機器翻譯開源工具
75總結與展望
參考文獻

第8章信息檢索與信息推薦
81概述
811信息檢索的概念與發展
812信息推薦的概念與發展
813信息檢索和信息推薦的聯繫和區別
82信息檢索與信息推薦的相關技術
821信息檢索部分前沿技術
822信息推薦部分前沿技術
823信息檢索與信息推薦領域的相關資源
83相關技術的產業應用
831典型的應用產品
832信息檢索技術的應用情況
833信息推薦技術的應用情況
84發展趨勢
參考文獻