正版现货新书 自己动手做聊天机器人 9787522605715 刘杰飞

刘杰飞，硕士，2017 年毕业于山西大学，NLP 算法工程师，曾任北京师范大学未来教育高精尖创新中心人工智能实验室技术负责人，负责自然语言处理及教育问答对话系统的研究及开发。目前为蔚来前瞻智能系统部 NLP 算法工程师，在语义理解及对话机器人领域有多年实战经验，拥有多篇国际顶会论文及专利，对自然语言处理、图像识别、Python 等相关技术有深入的研究，积累了丰富的实践经验。

第1章 聊天机器人概述

1.1 了解聊天机器人

1.1.1 人工智能与图灵测试

1.1.2 聊天机器人的发展历程

1.1.3 聊天机器人的前景

1.2 聊天机器人的分类与应用场景

1.2.1 相关术语介绍

1.2.2 聊天机器人的分类

1.2.3 问答聊天机器人

1.2.4 对话聊天机器人

1.2.5 闲聊机器人

1.3 聊天机器人的评价指标

1.3.1 问答系统的评价方法

1.3.2 对话系统的评价方法

1.3.3 闲聊系统的评价方法

1.4 聊天机器人的挑战

1.4.1 自然语言多种表达方式的挑战

1.4.2 语义差异性的挑战

1.4.3 整合语境信息的挑战

1.4.4 回复多样性的挑战

1.4.5 人格一致性的挑战

第2章 快速开发一个智能语音助手

2.1 项目背景及框架

2.2 环境配置

2.2.1 Python环境安装

2.2.2 PyCharm安装配置

2.3 语音识别模块的实现

代码2.1 将语音数据转换为文本

2.4 语音生成模块的实现

代码2.2 将文本转换为语音

2.5 对话模块

代码2.3 对话模块

2.6 智能语音助手的实现

代码2.4 智能语音助手

第3章 文本相似度计算方法

3.1 文本相似度计算方法介绍

3.2 基于字符的文本相似度计算方法

3.2.1 编辑距离

代码3.1 计算编辑距离

3.2.2 汉明距离

代码3.2 计算汉明距离

3.2.3 TF-IDF

代码3.3 计算TF-IDF

3.2.4 BM25

代码3.4 计算BM25

3.2.5 统计语言模型

代码3.5 计算N-gram

3.2.6 Jaccard距离

代码3.6 计算Jaccard距离

3.2.7 长公共子序列

……

第11章快速搭建一个“夸夸”

闲聊机器人

11.1闲聊机器人介绍

11.1.1什么是闲聊机器人

11.1.2闲聊机器人的应用

11.1.3闲聊机器人的实现方式

代码11.1基于规则的闲聊机器人

11.2检索式“夸夸”机器人

11.2.1检索式闲聊机器人的原理

11.2.2数据准备

11.2.3系统实现

代码11.2基于检索式的“夸夸”

机器人

代码11.3相似度计算类

11.2.4 效果展示

11.3生成式“夸夸”机器人

11.3.1生成式闲聊机器人的原理

11.3.2 UniLM模型

11.3.3数据准备

代码11.4数据预处理

11.3.4模型微调

代码11.5模型训练

11.3.5效果展示

代码11.6 调用UniLM模型生成回复内容

第12章聊天机器人的发展展望

深度学习与聊天机器人

12.1.1 预训练模型.

12.1.2序列到序列模型

12.2强化学习与聊天机器人

12.3知识图谱与聊天机器人

1.简单易学：本书使用 Python 3.7 版本进行编写，代码简单，易于读者学习。

2.实践为主：本书不是空讲推荐算法理论知识，而是以实际的案例清晰简明地介绍如何使用Python 实现推荐模型的开发落地。

3.内容全面：覆盖推荐系统领域常见的模型及热点案例。

4.配备数据和源代码：提供所有案例的数据文件和 Python 源代码供读者操作练习、快速上手。

5.学习路线图清晰：每个推荐模型开发案例均按照数据挖掘项目的一般工作流程逐步展开，分析逻辑清晰。

《自己动手做聊天机器人》从零开始介绍了聊天机器人的发展历程及技术原理，并配合项目实战案例，重点介绍了问答系统、对话系统、闲聊系统这三种主要聊天机器人的技术原理及实现细节。让读者可以由浅入深、循序渐进地学习聊天机器人的相关知识，并对聊天机器人有深入的理解。《自己动手做聊天机器人》分为 12 章，主要内容有聊天机器人概述；快速开发一个智能语音助手；文本相似度计算方法；基于 BERT 模型的智能客服；基于知识库的问答系统；基于知识图谱的电影知识问答系统；基于知识图谱的医疗诊断问答系统；基于任务导向的聊天机器人；基于 Rasa 的电影订票助手；基于 UNIT 的智能出行助手；快速搭建一个“夸夸”闲聊机器人；聊天机器人的发展展望。《自己动手做聊天机器人》内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合对聊天机器人技术感兴趣的入门读者和进阶读者阅读，也适合人工智能技术研究人员、自然语言处理技术研究人员等其他编程爱好者阅读。另外，本书还可以作为高等院校或相关培训机构的教材使用。

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