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    • 作者: 易显维,宁星星著 | 易显维,宁星星编 | 易显维,宁星星译 | 易显维,宁星星绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2023-11-01
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    • 作者: 易显维,宁星星著| 易显维,宁星星编| 易显维,宁星星译| 易显维,宁星星绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2023-11-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:282000
    • 页数:432
    • 开本:32开
    • ISBN:9787111736899
    • 版权提供:机械工业出版社
  • 作者: 易显维,宁星星
  • 著: 易显维,宁星星
  • 装帧: 平装
  • 印次: 1
  • 定价: 99
  • ISBN: 9787111736899
  • 出版社: 机械工业出版社
  • 开本: 32开
  • 印刷时间: 暂无
  • 语种: 暂无
  • 出版时间: 2023-11-01
  • 页数: 432
  • 外部编号: 庄村26354
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • C O N T E N T S
    目录序
    前言
    第1章NL2SQL和KBQA中的语义
    解析技术1
    11人机交互应用与语义解析
    难点分析1
    12主流的语义解析技术5
    121NL2SQL任务及方法5
    122KBQA任务及方法12
    123语义解析技术方案对比17
    13语义解析的预训练模型和
    数据集19
    131语义解析中的预训练模型19
    132NL2SQL数据集19
    133KBQA数据集21
    14本章小结23第2章基于机器翻译的语义解析
    技术24
    21机器翻译原理浅析24
    211常见机器翻译技术路线24
    212神经网络机器翻译基本框架26
    22NL2SQL翻译框架的构建27
    221Seq2Seq模型原理27
    222将Seq2Seq模型应用于
    NL2SQL28
    23从序列到集合:SQLNet
    模型的解决方案28
    231序列到集合29
    232列名注意力29
    233SQLNet模型预测及其训练
    细节30
    24T5预训练模型在NL2SQL中的
    应用31
    241T5模型简介31
    242T5模型架构32
    243T5模型训练方式32
    244T5模型在NL2SQL中的
    应用33
    25NL2SQL的T5模型实践33
    26本章小结43第3章基于模板填充的语义解析
    技术44
    31意图识别和槽位填充44
    311意图识别和槽位填充的
    步骤45
    312如何进行意图识别和槽位
    填充46
    32基于X-SQL的模板定义与子
    任务分解48
    33本章小结49第4章基于强化学习的语义解析
    技术50
    41Seq2Seq中的强化学习
    知识50
    42SCST模型51
    421SCST模型简介52
    422SCST模型框架52
    423SCST代码实现52
    43MAPO模型62
    431MAPO模型简介62
    432MAPO代码实现63
    44本章小结67第5章基于GNN的语义解析
    技术68
    51使用GNN对数据库模式进行
    编码68
    511匹配可能模式项的集合69
    512GNN编码表示69
    52关注模式的Global GNN71
    521Global GNN的改进71
    522Gating GCN模块详解72
    523Re-ranking GCN模块详解75
    53关注模式链接的RATSQL79
    531Relation-Aware Self-Attention
    模型80
    532考虑更复杂的连接关系80
    533模式链接的具体实现81
    54关注模式链接拓扑结构的
    LGESQL83
    541LGESQL模型简介83
    542LGESQL模型框架86
    55本章小结87第6章基于中间表达的语义解析
    技术88
    61中间表达:IRNet88
    62引入中间表达层SemQL90
    63IRNet代码精析92
    631模式链接代码实现92
    632SemQL的生成95
    633SQL语句的生成101
    64本章小结107第7章面向无嵌套简单SQL查询的
    原型系统构建108
    71语义匹配解决思路108
    72任务简介109
    73任务解析110
    731列名解析110
    732输入整合111
    733输出子任务解析111
    734模型整体架构112
    74代码示例113
    741QueryTokenizer类的构造113
    742SqlLabelEncoder类的
    构造115
    743生成批量数据115
    744模型搭建117
    745模型训练和预测118
    75本章小结120第8章面向复杂嵌套SQL查询的
    原型系统构建121
    81复杂嵌套SQL查询的难点
    剖析121
    811复杂嵌套SQL语句121
    812难点与对策分析122
    82型模型解析123
    821构建复杂SQL语句的中间
    表达形式123
    822型模型的搭建与训练124
    83列模型解析127
    831嵌套信息的编码设计127
    832列模型的搭建与训练127
    84值模型解析130
    841值与列的关系解析130
    842值模型的搭建与训练130
    85完整系统演示132
    851解码器132
    852完整流程演示133
    86本章小结134第9章面向SPARQL的原型系统
    构建135
    91T5、BART、UniLM模型
    简介135
    92T5、BART、UniLM方案136
    93T5、BART、UniLM生成
    SPARQL语句实现141
    94T5、BART、UniLM模型结果
    合并156
    95路径排序160
    96SPARQL语句修正和再次
    排序172
    97本章小结185第10章预训练优化186
    101预训练技术的发展186
    1011掩码语言建模187
    1012去噪自动编码器189
    102定制预训练模型:
    TaBERT192
    1021信息的联合表示192
    1022预训练任务设计192
    103TAPAS194
    1031附加Embedding编码表
    结构194
    1032预训练任务设计195
    104GRAPPA195
    1041表格数据增强:解决数据
    稀疏难题195
    1042预训练任务设计195
    105本章小结197第11章语义解析技术落地思考198
    111研究与落地的差别198
    112产品视角的考虑200
    113潜在的落地场景200
    114实践技巧201
    1141数据增强在NLP领域的
    应用201
    1142数据增强策略202
    1143方案创新点204
    115本章小结205

    1)领域专家联袂推荐,语义解析大赛获奖者撰写,满足工业级应用安全、精准需求,弥合大模型的不足。2)剖析语义解析技术原理与实践,涵盖机器翻译、模板填充、强化学习、GNN、中间表达五大技术方向,并随书提供案例代码。

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