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全新智能聊天机器人 核心技术与算法黄申9787302570783
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章 聊天机器人概述1.1 聊天机器人的发展历史1.2 聊天机器人的类型和应用1.3 聊天机器人的模块和框架第2章 自动语音识别2.1 自动语音识别的发展概述2.2 隐马尔可夫模型2.2.1 概率论基础知识2.2.2 隐马尔可夫模型是怎么来的2.. 求解隐马尔可夫模型. Python实战第3章 自然语言处理3.1 自然语言处理的发展概述3.2 常见的自然语言处理技术3.2.1 停用词3.2.2 同义词和近义词3.. 多元语法3.2.4 词袋模型和TF-F机制3.2.5 语义相关的词3.2.6 词标注3.2.7 实体识别3.2.8 语法分析和语义分析3.3 针对中英文的特殊处理3.3.1 取词干和词形还原3.3.2 中文分词第4章 基于信息检索的问答系统4.1 问答系统的发展概述4.2 信息检索4.2.1 如何高效地找到信息4.2.2 相关模型4.. 扩展4.2.4 基于信息检索的问答系统架构4.3 基于Elasticsearch搜索引擎的问答系统4.3.1 软件和数据的准备4.3.2 Elasticsearch的基本概念和使用4.3.3 在Elasticsearch中处理自然语言4.3.4 自定义Elasticsearch的排序4.3.5 Elasticsearch中搜索结果的统计4.3.6 Elasticsearch集群4.3.7 集成的问答系统……第5章 用机器学习提升基于信息检索的问答系统第6章 基于社区和的问答系统第7章 使用深度学习加强问答系统第8章 使用知识图谱构建问答系统第9章 打造任务型和闲聊型聊天系统
黄,士,2015年美国杰出人才,微软学者,IBM ExtremeBlue天才计划成员,KDD WSOM’20。2006年博士于上海交通大学计算机科学与工程专业,师从俞勇教授,发表过20余篇靠前,拥有30多项靠前。 有20多年机器学习和大数据领域的经验,现任Glassdoor机器学习资深研发经理,曾任职于Linkedln优选数据科学部、微软亚洲研究院、IBM研究院、eBay中国研发中心、1号店和飞牛网。 著有《大数据架构和算法实现之路:电商系统的技术实战》《大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案》两本原创技术图书,并翻译出版了《Elasticsearch实战》《Python机器学习实践指南》等技术图书,在极客时间发表了专栏《程序员的数学基础课》。
" 本书消除了智能聊天领域的门槛,目的是培养复合型技术人才。本书通过多个案例,逐步介绍聊天机器人开发各个阶段可能遇到的技术难题、 业务需求以及相对应的技术解决方案和实践解析,让读者身临其境,探寻智能聊天机器人的奥秘。本书覆盖面全,涵盖了所有很关键的技术。 可实践强,通过大量实践才能积累宝贵的经验,优选限度地根据理论知识弥补技术方案的空白。这有利于技术人员针对不同的业务需求,制 定更为合理的技术方案。"
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