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分类于: 人工智能 职场办公
简介
自然语言处理实践: 聊天机器人技术原理与应用 豆 5.4分
资源最后更新于 2020-11-17 04:12:11
作者:王昊奋 等
出版社:电子工业出版社
出版日期:2019-01
ISBN:9787121357152
文件格式: pdf
标签: NLP 计算机 问答系统 知识图谱 适合入门 笼统 对话机器人 人工智能
简介· · · · · ·
聊天机器人作为人工智能技术的杀手级应用,发展得如火如荼,各种智能硬件层出不穷。《自然语言处理实践:聊天机器人技术原理与应用》系统地阐述了聊天机器人的分类和关键技术,不仅给出了实际案例,还展望了聊天机器人在通往更智能化、更人性化、更趣味化的道路上所面临的挑战。同时,针对聊天机器人在从感知智能到认知智能的跨越中所面临的难题,《自然语言处理实践:聊天机器人技术原理与应用》着重讨论了知识图谱和深度学习技术在自然语言处理、问答、推理、服务融合等方面的应用。
《自然语言处理实践:聊天机器人技术原理与应用》适合有志于从事人工智能行业,以及想了解聊天机器人到底是什么的读者阅读。
目录
1 聊天机器人概述 1
1.1 聊天机器人的发展历史 1
1.2 聊天机器人的分类与应用场景 6
1.3 聊天机器人生态介绍 9
1.3.1 典型聊天机器人框架介绍 11
1.3.2 聊天机器人平台介绍 13
1.3.3 典型的聊天机器人产品介绍 13
1.4 参考文献 19
2 聊天机器人技术原理 20
2.1 自然语言理解 21
2.1.1 自然语言理解概览 23
2.1.2 自然语言理解基本技术 26
2.1.3 自然语言表示和基于深度学习的自然语言理解 36
2.1.4 基于知识图谱的自然语言理解 46
2.2 自然语言生成 56
2.2.1 自然语言生成综述 56
2.2.2 基于检索的自然语言生成 58
2.2.3 基于模板的自然语言生成 59
2.2.4 基于深度学习的自然语言生成 60
2.3 对话管理 61
2.4 参考文献 65
3 问答系统 67
3.1 问答系统概述 67
3.2 KBQA 系统 71
3.2.1 KBQA 系统简介 71
3.2.2 主流的KBQA 方法 79
3.3 KBQA 系统实现 96
3.3.1 系统简介 96
3.3.2 模块设计 97
3.4 参考文献 105
4 对话系统 109
4.1 对话系统概述 109
4.2 对话系统技术原理 113
4.2.1 NLU 模块 115
4.2.2 DST 模块 120
4.2.3 DPL 模块 121
4.2.4 NLG 模块 126
4.3 基于聊天机器人平台搭建对话系统 126
4.3.1 NLU 模块实现 129
4.3.2 DST 与DPL 模块实现 130
4.3.3 NLG 模块实现 131
4.4 面向任务的对话系统实现 132
4.5 参考文献 137
5 闲聊系统 139
5.1 闲聊系统概述 139
5.2 基于对话库检索的闲聊系统 140
5.2.1 基于对话库检索的闲聊系统介绍 140
5.2.2 对话库的建立 143
5.2.3 基于检索的闲聊系统实现 145
5.3 基于生成的闲聊系统 150
5.3.1 基于生成的闲聊系统介绍 150
5.3.2 生成式闲聊系统的新发展 152
5.3.3 基于生成的闲聊系统实现 155
5.4 参考文献 157
6 聊天机器人系统评测 159
6.1 问答系统评测 159
6.1.1 问答系统评测会议 160
6.1.2 问答系统评测数据集 171
6.1.3 问答系统评测标准 173
6.2 对话系统评测 174
6.2.1 对话系统评测会议 176
6.2.2 对话系统评测数据集 177
6.2.3 对话系统评测标准 178
6.3 闲聊系统评测 179
6.3.1 闲聊系统评测介绍 179
6.3.2 闲聊系统评测标准 180
6.4 参考文献 183
7 聊天机器人挑战与展望 185
7.1 开放式挑战 185
7.2 技术与应用展望 187
7.3 从聊天机器人到虚拟生命 190
7.4 参考文献 193
1.1 聊天机器人的发展历史 1
1.2 聊天机器人的分类与应用场景 6
1.3 聊天机器人生态介绍 9
1.3.1 典型聊天机器人框架介绍 11
1.3.2 聊天机器人平台介绍 13
1.3.3 典型的聊天机器人产品介绍 13
1.4 参考文献 19
2 聊天机器人技术原理 20
2.1 自然语言理解 21
2.1.1 自然语言理解概览 23
2.1.2 自然语言理解基本技术 26
2.1.3 自然语言表示和基于深度学习的自然语言理解 36
2.1.4 基于知识图谱的自然语言理解 46
2.2 自然语言生成 56
2.2.1 自然语言生成综述 56
2.2.2 基于检索的自然语言生成 58
2.2.3 基于模板的自然语言生成 59
2.2.4 基于深度学习的自然语言生成 60
2.3 对话管理 61
2.4 参考文献 65
3 问答系统 67
3.1 问答系统概述 67
3.2 KBQA 系统 71
3.2.1 KBQA 系统简介 71
3.2.2 主流的KBQA 方法 79
3.3 KBQA 系统实现 96
3.3.1 系统简介 96
3.3.2 模块设计 97
3.4 参考文献 105
4 对话系统 109
4.1 对话系统概述 109
4.2 对话系统技术原理 113
4.2.1 NLU 模块 115
4.2.2 DST 模块 120
4.2.3 DPL 模块 121
4.2.4 NLG 模块 126
4.3 基于聊天机器人平台搭建对话系统 126
4.3.1 NLU 模块实现 129
4.3.2 DST 与DPL 模块实现 130
4.3.3 NLG 模块实现 131
4.4 面向任务的对话系统实现 132
4.5 参考文献 137
5 闲聊系统 139
5.1 闲聊系统概述 139
5.2 基于对话库检索的闲聊系统 140
5.2.1 基于对话库检索的闲聊系统介绍 140
5.2.2 对话库的建立 143
5.2.3 基于检索的闲聊系统实现 145
5.3 基于生成的闲聊系统 150
5.3.1 基于生成的闲聊系统介绍 150
5.3.2 生成式闲聊系统的新发展 152
5.3.3 基于生成的闲聊系统实现 155
5.4 参考文献 157
6 聊天机器人系统评测 159
6.1 问答系统评测 159
6.1.1 问答系统评测会议 160
6.1.2 问答系统评测数据集 171
6.1.3 问答系统评测标准 173
6.2 对话系统评测 174
6.2.1 对话系统评测会议 176
6.2.2 对话系统评测数据集 177
6.2.3 对话系统评测标准 178
6.3 闲聊系统评测 179
6.3.1 闲聊系统评测介绍 179
6.3.2 闲聊系统评测标准 180
6.4 参考文献 183
7 聊天机器人挑战与展望 185
7.1 开放式挑战 185
7.2 技术与应用展望 187
7.3 从聊天机器人到虚拟生命 190
7.4 参考文献 193