自然語言處理實踐:聊天機器人技術原理與應用
王昊奮 等
- 出版商: 電子工業
- 出版日期: 2019-02-01
- 定價: $414
- 售價: 7.5 折 $311
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 204
- 裝訂: 其他
- ISBN: 7121357151
- ISBN-13: 9787121357152
-
相關分類:
Text-mining、Chatbot
-
相關翻譯:
中文自然語言處理實戰:聊天機器人與深度學習整合應用 (繁中版)
立即出貨
買這商品的人也買了...
-
$474$450 -
$403解析深度學習 : 語音識別實踐
-
$403面向機器學習的自然語言標註 (Natural language annotation for macbhine learning)
-
$590$460 -
$857量化投資 : 策略與技術
-
$580$458 -
$374Python 深度學習實戰:75個有關神經網絡建模、強化學習與遷移學習的解決方案 (Python Deep Learning Cookbook: Over 75 practical recipes on neural network modeling, reinforcement learning, and transfer learning using Python)
-
$403Python 自然語言處理
-
$352FFmpeg 從入門到精通
-
$352生成對抗網絡入門指南 (Generative adversarial Networks)
-
$480$379 -
$420$328 -
$332推薦系統與深度學習
-
$403零基礎學 WordPress
-
$403Python 量化交易實戰
-
$301自製 AI 圖像搜索引擎
-
$2965G移動緩存與大數據 : 5G移動緩存、通信與計算的融合
-
$352面向自然語言處理的深度學習:用 Python 創建神經網絡 (Deep Learning for Natural Language Processing: Creating Neural Networks with Python)
-
$1,000$790 -
$594$564 -
$450$351 -
$393深度學習的數學
-
$708$673 -
$499$394 -
$403聊天機器人:入門、進階與實戰
相關主題
商品描述
本書全面系統地介紹了聊天機器人的背景、典型應用場景,以及核心技術模塊。
並圍繞問答系統、任務對話系統和閑聊系統三種聊天機器人的具體展現,從技術原理和實踐兩個方面進行闡述,適合對自然語言處理有一定基礎又想進入聊天機器人應用研發的一線研發人員學習。
作者簡介
王昊奮
上海樂言信息科技有限公司CTO,中文知識圖譜zhishi.me創始人、OpenKG發起人之一、CCF理事、CCF術語審定工委主任、CCF TF執委、中文信息學會語言與知識計算委員會副秘書長,共發表80餘篇高水平論文,在知識圖譜、問答系統和聊天機器人等諸多領域有豐富的研發經驗,其帶隊構建的語義搜索系統在Billion Triple Challenge中榮獲全球第2名
在著名的本體匹配競賽OAEI的實體匹配任務中斬獲全球第1名。
曾主持並參與多項國家自然科學基金、“863”重大專項和國家科技支撐項目,以學術負責人身份參與PayPal、Google、Intel、IBM、百度等企業的合作項目。
邵浩 博士
上海瓦歌智能科技有限公司總經理,深圳狗尾草智能科技有限公司人工智能研究院院長,上海市靜安區首屆優秀人才,帶領團隊打造了AI虛擬生命產品“琥珀·虛顏”的交互引擎。
任中國中文信息學會青年工作委員會委員、中國計算機學會YOCSEF上海學術委員會委員,研究方向為機器學習,共發表論文40餘篇,主持多項國家級及省部級項目,曾在聯合國、世界貿易組織、亞利桑那州立大學、香港城市大學等機構任訪問學者。
李方圓
狗尾草智能科技有限公司高級工程師,蘇州大學碩士,主要研究方向為自然語言處理、問答系統和知識圖譜,具有多年實戰經驗,目前為自然語言處理團隊總負責人,主導開發公司全線產品的對話交互功能。
張凱
狗尾草智能科技有限公司高級工程師,主要從事自然語言處理、對話系統、知識圖譜等領域的研究工作。
在狗尾草智能科技有限公司主導認知對話引擎的設計開發,以及通用領域知識圖譜的建設工作,參與編寫發布了《知識圖譜白皮書》及《知識圖譜評測標準》。
宋亞楠
中山大學計算機科學碩士,就學期間專攻圖像處理與識別方向。
在智能硬件及人工智能行業歷任軟件工程師、產品經理、戰略技術規劃經理等職位,產品多次獲CES創新獎,先後公開幾十項國內及PCT發明專利。
目錄大綱
目錄
1聊天機器人概述1
1.1聊天機器人的發展歷史1
1.2聊天機器人的分類與應用場景6
1.3聊天機器人生態介紹9
1.3.1典型聊天機器人框架介紹11
1.3.2聊天機器人平台介紹13
1.3.3典型的聊天機器人產品介紹13
1.4參考文獻19
2聊天機器人技術原理20
2.1自然語言理解21
2.1.1自然語言理解概覽23
2.1.2自然語言理解基本技術26
2.1.3自然語言表示和基於深度學習的自然語言理解36
2.1.4基於知識圖譜的自然語言理解46
2.2自然語言生成56
2.2.1自然語言生成綜述56
2.2.2基於檢索的自然語言生成58
2.2.3基於模板的自然語言生成59
2.2.4基於深度學習的自然語言生成60
2.3對話管理61
2.4參考文獻65
3問答系統67
3.1問答系統概述67
3.2 KBQA系統71
3.2.1 KBQA系統簡介71
3.2.2主流的KBQA方法79
3.3 KBQA系統實現96
3.3. 1系統簡介96
3.3.2模塊設計97
3.4參考文獻105
4對話系統109
4.1對話系統概述109
4.2對話系統技術原理113
4.2.1 NLU模塊115
4.2.2 DST模塊120
4.2.3 DPL模塊121
4.2.4 NLG模塊126
4.3基於聊天機器人平台搭建對話系統126
4.3.1 NLU模塊實現129
4.3.2 DST與DPL模塊實現130
4.3.3 NLG模塊實現131
4.4面向任務的對話系統實現132
4.5參考文獻137
5閒聊系統139
5.1閒聊系統概述139
5.2基於對話庫檢索的閒聊系統140
5.2.1基於對話庫檢索的閒聊系統介紹140
5.2.2對話庫的建立143
5.2.3基於檢索的閒聊系統實現145
5.3基於生成的閒聊系統150
5.3. 1基於生成的閒聊系統介紹150
5.3.2生成式閒聊系統的新發展152
5.3.3基於生成的閒聊系統實現155
5.4參考文獻157
6聊天機器人系統評測159
6.1問答系統評測159
6.1.1問答系統評測會議160
6.1.2問答系統評測數據集171
6.1.3問答系統評測標準173
6.2對話系統評測174
6.2.1對話系統評測會議176
6.2.2對話系統評測數據集177
6.2.3對話系統評測標準178
6.3閒聊系統評測179
6.3.1閒聊系統評測介紹179
6.3.2閒聊系統評測標準180
6.4參考文獻183
7聊天機器人挑戰與展望185
7.1開放式挑戰185
7.2技術與應用展望187
7.3從聊天機器人到虛擬生命190
7.4參考文獻193