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  • 正版新书]自然语言处理入门李洋,李实 编9787302644484
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    • 作者: 李洋,李实 编著 | 李洋,李实 编编 | 李洋,李实 编译 | 李洋,李实 编绘
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2024-01-01
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    • 作者: 李洋,李实 编著| 李洋,李实 编编| 李洋,李实 编译| 李洋,李实 编绘
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2024-01-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:280000
    • 页数:184
    • 开本:16开
    • ISBN:9787302644484
    • 版权提供:清华大学出版社
  • 作者: 李洋,李实 编
  • 著: 李洋,李实 编 译
  • 装帧: 平装
  • 印次: 1
  • 定价: 49
  • ISBN: 9787302644484
  • 出版社: 清华大学出版社
  • 开本: 16开
  • 印刷时间: 暂无
  • 语种: 暂无
  • 出版时间: 2024-01-01
  • 页数: 184
  • 外部编号: 党庄A34174
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 第1章中文分词

    1.1中文分词中的基本问题

    1.1.1中文分词规范问题

    1.1.2歧义切分问题

    1.1.3未登录词识别问题

    1.2基于词表的分词算法

    1.2.1正向优选匹配算法

    1.2.2逆向优选匹配算法

    1.2.3双向优选匹配算法

    1.3基于统计模型的分词算法

    1.4基于序列标注的分词算法

    1.4.1基于HMM的分词方法

    1.4.2基于CRF的分词方法

    1.4.3基于Bi-LSTM-CRF的中文分词方法

    参考文献

    第2章命名实体识别

    2.1基于CRF的命名实体识别

    2.1.1CRF基本概念

    2.1.2命名实体识别任务

    2.2基于Bi-LSTM-CRF的命名实体识别

    2.2.1RNN

    2.2.2LSTM网络

    2.2.3双向LSTM网络

    2.2.4Bi-LSTM-CRF

    2.3注意力机制

    参考文献

    第3章关系抽取

    3.1实体关系抽取定义

    3.2实体关系抽取框架

    3.3评测方法

    3.4有监督实体关系抽取方法

    3.5半监督实体关系抽取方法

    3.6远程监督实体关系抽取方法

    参考文献

    第4章词向量技术

    4.1One-Hot词向量技术

    4.2Word2Vec词向量技术

    4.2.1CBOW模型

    4.2.2Skip-Gram模型

    4.2.3优化方法

    4.3BERT词向量嵌入

    4.3.1注意力机制

    4.3.2Transformer

    4.3.3BERT

    4.3.4基于BERT的衍生模型

    参考文献

    第5章关键词提取

    5.1TextRank关键词提取算法

    5.1.1基于图的排序算法

    5.1.2基于图的排序算法的拓展运用

    5.1.3基于图的排序算法在关键词提取中的运用

    5.1.4TextRank算法

    5.2TF-IDF关键词提取算法

    5.3LDA与PLSA关键词提取算法

    5.3.1相关基础知识

    5.3.2PLSA模型

    5.3.3LDA模型

    参考文献

    第6章文本分类

    6.1文本分类概述

    6.2文本表示

    6.2.1离散式表示

    6.2.2分布式表示

    6.3文本特征提取

    6.3.1基于DF的特征提取法

    6.3.2信息增益法

    6.3.3χ2统计量

    6.3.4互信息法

    6.4特征权重计算方法

    6.5分类器构建

    6.5.1朴素贝叶斯分类器

    6.5.2SVM分类器

    6.5.3基于神经网络的分类器

    6.6文本分类评价指标

    参考文献

    第7章知识图谱

    7.1知识图谱概述

    7.1.1知识图谱的介绍

    7.1.2知识图谱基本概念

    7.1.3知识表示与存储

    7.2知识图谱构建

    7.2.1知识抽取

    7.2.2知识融合

    7.2.3知识加工

    7.2.4知识更新

    7.3知识图谱补全

    7.3.1知识图谱补全简介

    7.3.2表示学习的相关理论

    7.3.3知识图谱补全(表示学习)

    7.4知识图谱应用

    7.4.1通用和领域知识图谱

    7.4.2语义集成

    7.4.3语义搜索

    7.4.4基于知识的问答

    参考文献

    第8章机器阅读理解

    8.1机器阅读理解概述

    8.1.1机器阅读理解任务

    8.1.2机器阅读理解发展

    8.2数据集以及测评方式

    8.2.1数据集

    8.2.2测评方式

    8.3模型

    8.3.1模型架构

    8.3.2预训练模型

    8.4应用以及未来

    8.4.1智能客服

    8.4.2搜索引擎

    8.4.3教育

    8.4.4机器阅读理解面临的挑战

    参考文献

    第9章自动文摘和文本生成

    9.1自动文摘概述

    9.1.1自动文摘任务

    9.1.2自动文摘发展及分类

    9.2生成式摘要

    9.2.1问题与方法

    9.2.2文摘评测

    9.3自动文本生成

    9.3.1自动文本生成概述

    9.3.2基于主题的文本生成

    9.3.3自动文本生成技术评测

    参考文献

    第10章对话系统

    10.1问题理解

    10.1.1意图识别

    10.1.2槽填充

    10.2对话状态管理

    10.2.1对话状态跟踪

    10.2.2对话策略

    10.3答句生成

    参考文献


    李洋,副教授,硕士生导师。2017年博士毕业于哈尔滨工业大学计算机应用技术专业,主要研究方向为自然语言处理、社交网络挖掘。中国计算机学会会员,CCF YOCSEF哈尔滨2021-2022副主席,主持国家自然科学基金、黑龙江省自然科学基金面上项目,黑龙江省博士后基金面上项目。累计发表SCI/EI检索论文十余篇,其中包括ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology(ACM TIST)、Neurocomputing、Bioinformatics等国际期刊。目前担任国际期刊Knowledge-Based Systems(KBS), Neurocomputing, ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing (TALLIP)等的审稿人。

    "(1)以自然语言处理的基本概念为切入点,逐步拓展到自然语言的基础任务。内容讲解循序渐进,深入浅出。
    (2)每章遵循先介绍基本概念再引出应用实例的方式,符合初学者学习的认识规律,易于读者学习和掌握。
    (3)向新技术发展,接轨新工科教育理念,突显自然语言处理的热门应用,教学配备资料齐全。"

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