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分类于: 计算机基础 人工智能
简介
聊天机器人：入门、进阶与实战: 智能系统与技术丛书 豆 0.0分
资源最后更新于 2020-03-29 04:01:12
作者：刘宇崔燕红郭师光 党习歌
出版社：出版社机械工业出版社
出版日期：2019-09
ISBN：9787111637660
文件格式： pdf
标签： 机器人 人工智能 编程语言 程序设计 智能系统与技术丛书
简介· · · · · ·
对话系统是自然语言处理（NLP）领域的一颗璀璨明珠，它源于专家库系统。从技术的角度讲，它集结了自然语言理解（NLU）技术和自然语言生成（NLG）技术，而自然语言处理又恰恰是人工智能（AI）最难破解的领域。就是在那段时间里，我萌发了要做对话系统的想法。万事开头难，在这个过程中翻阅了不少参考资料，但是发现一个问题，市场上专门写对话系统的书寥寥无几，介绍自然语言处理的专业书籍也特别少。所以只能翻看一些论文，但论文的理论性很强，实操性又太差，对初学者和基础薄弱者来讲很不友好。当时市场上流行的自然语言处理的书籍可以分以下几种类型：第一，经典的教材，如宗成庆老师的《统计自然语言处理》；第二，经典实操教材，如《Python自然语言处理》；第三，经典的翻译教材，如《统计自然语言处理基础》。而讲解中文自然语言处理的实操性的书籍着实太少了。刘宇，崔燕红，郭师光，党习歌编著
目录
推荐序一
推荐序二
前言
第1章 概率统计与应用数学的基础知识
1.1 概率的定义
1.2 条件概率与贝叶斯公式
1.3 随机变量与分布函数
1.4 概率分布与参数估计
1.5 随机过程与马尔可夫模型
1.6 信息熵
1.7 本章小结
第2章 语言模型与多元文法
2.1 词袋模型
2.2 N-Gram模型
2.3 数据平滑
第3章 序列标注模型
3.1 中文分词
3.2 词性标注
3.3 命名实体识别
3.4 序列标注模型
3.5 本章小结
第4章 文本分析
4.1 关键词抽取
4.2 文本分类
4.3 主题模型
4.4 本章小结
第5章 深度学习模型
5.1 基于深度学习的自然语言模型
5.2 卷积网络CNN
5.3 循环网络RNN
5.4 Transformer
5.5 预训练模型
第6章 对话机器人的发展综述
6.1 对话机器人发展史
6.2 人工智能在对话机器人中的应用
第7章 自然语言理解与知识图谱
7.1 知识图谱的表示：三元组模型
7.2 知识抽取
7.3 知识抽取-实体关系抽取：Relation Extraction
7.4 知识图谱的构建
第8章 答案生成与多轮对话
8.1 预测会话与答案生成
8.2 多轮对话
第9章 对话系统的工程架构
9.1 对话系统的工程技术
9.2 对话系统的架构实现
9.3 本章小结
第10章 实战场景之一——客服机器人
10.1 客服机器人架构
10.2 客服机器人设计
10.3 本章小结
第11章 实战场景之二——开放域的QA问答
11.1 开放领域问答机器人的架构
11.2 开放领域问答机器人的开发流程和方案
11.3 开放领域问答机器人的开发案例
第12章 实战场景之三——聊天机器人
12.1 Seq2Seq以及Attention机制
12.2 Beam Search
12.3 基于Seq2Seq的聊天机器人开发流程
12.4 本章小结
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