智能聊天机器人——核心技术与算法9787302570783
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作者黄申
出版社清华大学出版社有限公司
ISBN9787302570783
出版时间2020-06
装帧平装
开本16开
定价128元
货号11060491
上书时间2024-12-22
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作者简介
黄申，博士，2015年美国杰出人才，微软学者，IBMExtremeBlue天才计划成员。2006年博士毕业于上海交通大学计算机科学与工程专业，师从俞勇教授，拥有20余篇国际论文和30多项国际专利。他有超过20年机器学习和大数据领域的从业经验，现任Glassdoor机器学习资深研发经理，曾任职于LinkedIn全球数据科学部、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。出版过《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》《程序员的数学》等技术书籍和专栏，累计读者数万人。
目录
第1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2．2．3 求解隐马尔可夫模型2．3 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3．2．3 多元语法3．2．4 词袋模型和TF-IDF机制3．2．5 语义相关的词3．2．6 词性标注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 相关性模型4．2．3 其他扩展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 基于社区和推荐的问答系统第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
内容摘要
随着人工智能技术的发展，人类对智能化服务更加渴望，聊天机器人成为研发热门之一。本书从聊天机器人所涉及的多个方面出发，先理论后实践，让读者不仅能了解其中的原理，还能自己动手编程。全书共9章，章以该领域的背景知识作为开篇，重点介绍了聊天系统中的主要模块；第2章阐述了语音识别和隐马尔可夫模型；第3章侧重于通用的自然语言处理技术；第4章讲解如何使用信息检索技术，来实现问答型的聊天系统；第5章介绍一些主流的机器学习算法，以及如何使用这些算法来提升基于信息检索的问答系统；第6章介绍推荐系统相关的知识以及常见的推荐算法，并将其应用到问答系统中；第7章介绍如何使用深度学习来优化问答系统；第8章讲述了聊天系统的前沿领域—知识图谱；第9章讨论任务型和闲聊型聊天系统中更有挑战性的几个课题。本书可为高等院校计算机科学、信息科学、电子工程和人工智能等领域的科研人员提供参考，也可作为相关专业本科生和研究生教学的参考书，对于从事深度学习及其应用的开发人员同样具有参考价值。
主编推荐
" 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。 可实践性强，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。"
精彩内容
随着人工智能技术的发展，人类对智能化服务更加渴望，聊天机器人成为研发热门之一。本书从聊天机器人所涉及的多个方面出发，先理论后实践，让读者不仅能了解其中的原理，还能自己动手编程。全书共9 章，第1 章以该领域的背景知识作为开篇，重点介绍了聊天系统中的主要模块；第2 章阐述了语音识别和隐马尔可夫模型；第3 章侧重于通用的自然语言处理技术；第4章讲解如何使用信息检索技术，来实现问答型的聊天系统；第5 章介绍一些主流的机器学习算法，以及如何使用这些算法来提升基于信息检索的问答系统；第6 章介绍推荐系统相关的知识以及常见的推荐算法，并将其应用到问答系统中；第7 章介绍如何使用深度学习来优化问答系统；第8 章讲述了聊天系统的前沿领域—知识图谱；第9 章讨论任务型和闲聊型聊天系统中更有挑战性的几个课题。
本书可为高等院校计算机科学、信息科学、电子工程和人工智能等领域的科研人员提供参考，也可作为相关专业本科生和研究生教学的参考书，对于从事深度学习及其应用的开发人员同样具有参考价值。
媒体评论
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，涵盖了所有最关键的技术。
可实践性强，通过大量实践才能积累宝贵的经验，最大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。
硅谷华裔科学家力作，全面涵盖智能聊天领域关键技术，总结多年宝贵的实践经验。
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